数字模型的应用领域

关键词： 领域 数学模型 经济 应用

数字模型的应用领域（精选十篇）

数字模型的应用领域 篇1

关键词：经济数学模型,决策,概率分布,0.618,分配,最优化

一、经济数学模型的含义

经济理论的发展离不开数学理论在经济学领域的应用, 数学模型在经济学中的应用, 为我们解释许多经济现象, 探讨经济发展提供了证明。社会经济现象是错综复杂的, 而数学模型的应用可以将这些经济现象化为数量进行计算, 根据已有的经过证明的科学计算公式对经济现象进行分析, 可以让我们对过去的经济发展进行总结, 对正在发生的社会经济现象进行监控, 也可以对未来的经济现象进行预测。经济学的发展也对数学模型的发展提出了一些新的要求, 从而促使我们去建立一些新的数学模型, 也极大地促进了数学的发展。

数学模型是基于数学理论和方法, 对实际问题的一种抽象和简化, 用数学符号、数学关系式、数学命题、图形、图表等来刻画客观事物的本质属性与其内在联系。当数学模型与经济研究问题有机地结合在一起时, 就产生了经济模型。所谓经济数学模型, 就是把实际经济现象内部各因素之间的关系以及人们的实践经验, 归结成一套反映数量关系的数学公式和一系列的具体算法, 用来描述研究对象的运动规律。经济数学模型是对客观经济现象数量关系的反映, 是对社会经济现象之间数量依存关系的数学描述, 它是经济理论和经济现实的中间环节。它在经济理论的指导下对经济现实进行简化, 但在主要的本质方面又近似地反映了经济现实, 所以是经济现实的抽象。

经济数学模型能起明确思路、加工信息、验证理论、计算求解、分析和解决经济问题的作用。对量大面广、相互联系、错综复杂的经济数量关系进行分析研究, 离不开经济数学模型的帮助。在经济数学模型中, 用到的数学非常广泛, 包括线性规划、几何学、非线性规划、不动点定理、极值定理、动态规划、概率论、数理统计、矩阵论、微分方程、对策论、最大值原理等等。它们应用于经济学的许多部门, 特别是数理经济学和计量经济学。

二、利用期望值法解决风险型决策问题

处理风险型决策问题, 常用的方法是根据期望收益率最大原则进行分析, 即根据每个方案的期望收益 (或损失) 来对方案进行比较, 从中选取期望收益最大 (或期望损失最小) 的方案。例如, 有一风险型决策问题的收益表如下:

则E (A) =0.7×500+0.3× (-200) =290, E (B) =0.7× (-150) +0.3×1000=195, 根据期望收益最大原则, 应选择方案A。现假定状态1出现的概率由0.7变到0.8, 则E (A) =0.8×500+0.2× (-200) =360, E (B) =0.8× (-150) +0.2×1000=80可知, 最优方案仍为A。若状态1出现的概率由0.7变到0.6, 则E (A) =0.6×500+0.4× (-200) =220, E (B) =0.6× (-150) +0.4×1000=310可知, 最优方案为B。这说明, 概率参数的变化会导致决策结果的变化。

设a为状态1出现的概率, 则方案A和B的期望收益为:E (A) =a×500+ (1-a) × (-200)

E (B) =a× (-150) + (1-a) ×1000, 为观察a的变化对决策产生的影响, 令E (A) =E (B) , 解得a=0.65, 称a=0.65为转折概率。故当a>0.65时, 应选择方案A;当a<0.65时, 应选择方案B。

在实际工作中, 可把状态概率、益损值等在可能的范围内做几次变动, 分析一下这些变动会给期望损益值和决策结果带来的影响。如果参数稍加变动而最优方案不变, 则这个最优方案是比较稳定的;反之, 如果参数稍加变动使最优方案改变, 则这个最优方案是不稳定的, 需进行进一步的分析。

三、利用概率分布建立预期收益率模型

当评价资本项目和确定资本成本时, 通常很难对某一独立时点的现金流进行预测。在某些情况下, 往往预计一系列可能的现金流以及每个出现的概率。这些概率可以用来确定平均估计现金流。在另外一些情况下, 也可以用历史数据来估算未来现金流。预期收益率是用来衡量一项资产收益的主要趋势的。确定预期收益率是估计未来产出的一项重要任务。

例如:假设某资产项目存在着一系列可能的收益 (见下表) 。最初时期对该项目投资100美元, 到年末资产可增长到101到ll0美元。每一个价值的概率由决策制定者进行主观判断。在这种条件下, 资产价值达到101美元的概率为10%, 价值为105美元的概率为20%等。

收益率由公式: (收益一100美元) /100美元计算得出。各个概率之和为1。这意味着每个情况, 即每个可能的产出, 都根据决策制定者的主观估计而包含在概率分布之中了。

任何概率分布的预期收益率都可以用下面的公式计算:kundefined=∑pskas (s=1…n)

Ka其中为资产项目的预期收益率;s为事件状态;n为事件状态总数;Ps为事件s状态下的概率; kas为资产在事件s状态下的收益率。由以上表中的概率分布情况, 可计算出该资产项目的预期收益率:

kundefined=∑pskas=0.10×0.01+0.05×0.03+0.20×0.05+0.55×0.07+0.10×0.10=0.0610

应该注意的是, 确定预期收益率取决于决策制定者对于未来产出和其概率的判断。

四、用微分法建立最优化价格模型

商品经营者根据产品成本和销售情况制定商品价格要使利润最大;工厂订购生产资料要考虑订货和储存等费用最低。这些优化问题经常成为人们研究的对象。建立优化模型要首先确定所关心的优化指标的数量描述, 然后构造包括这个指标和所采取的策略以及各种限制条件的模型, 最后通过模型求解给出达到最优指标的所谓最优策略。

下面讨论的是产销平衡状态下的最优价格模型:设:每件产品售价为P, 成本为q, 售量 (与产量相等) 为:X=f (P) (1)

则总收入:I (p) =px (2)

总支出:C (p) =qx (3)

利润:U (p) =I (p) 一C (p) (4)

要使利润U (P) 达到最大, 需使dU/dP=0, 即dI/dP=dC/dP (5) 。其中dI为边际收入, dC为边际支出。 (5) 式表明:当边际收入等于边际支出时, 获得利润最大。为得到进一步的结果, 假设需求函数为f (P) =a-bP (6) 。其中a, b>O。a为这种产品免费供应时 (p=O) 社会的需求量, 即绝对需求量;b为价格上涨一个单位时销售量下降的幅度。在实际工作中a、b可由价格P和售量X的统计数据用最小二乘法拟合来确定。每件产品的成本与产量X无关。将 (1) 、 (2) 、 (3) 及 (6) 式代入 (4) 式得:U (p) = (ap—bp2) 一 (aq—bpq) , 由微分法得:dU/dP=a-2bp+bq=O, 使U (P) 最大的最优价格为:p=q/2+a/2b (7) , 由 (7) 式表明最优价格是两部分之和。一部分是成本的一半;另一部分与绝对需求量成正比, 与市场需求对价格的敏感系数成反比。

五、0.618定价法

在市场营销中, 作为买家, 我们希望价格越低越好;作为卖家, 自然希望价格越高越好。对于买家, 价格如果够低, 但是质量肯定也必定是够低;对于卖家, 如果价格太高, 必然是无人问津, 同样没有赚。当今市场越来越注重双赢, 如何才能让买家和卖家达到双赢的局面呢?我们可以用0.618黄金分割点在买家和卖家之间来寻找一个最和谐的比例。

1.用0.618法来定售价

首先通过调研来获得同类商品的市场最低价Pmin和市场最高价Pmax。

最优售价为:P售=Pmin+0.618 (Pmax-Pmin)

2.用0.618法来定购价

首先通过调研来获得同类商品的市场最低价Pmin和市场最高价Pmax。

最优购价为:P购=Pmin+ (1-0.618) (Pmax-Pmin)

由上可知:当Pmin=Pmax, P售=P购, 达到理想状态, 即不需要讨价还价。

黄金分割又称黄金律, 是指事物各部分间一定的数学比例关系, 即将整体一分为二, 较大部分与较小部分之比等于整体与较大部分之比, 其比值为1∶0.618。0.618被公认为最具有审美意义的比例数字。上述比例是最能引起人的美感的比例, 因此被称为黄金分割。例如长方形的长与宽相比等于0.618时, 该长方形的比例最和谐、最好看;当人的肚脐以下的高度除以整个身高等于0.618时, 身材最美。0.618分割点应用广泛, 因此我们企业管理者也应该学会这种方法。

参考文献

[1]李晓龙, 李锦瑾, 孙惠.现代物流企业管理[M].北京大学出版社, 2004.

[2]金仕达.麦肯锡7S管理模型[J].中国电子商情, 2001, (11) .

[3]胡刚, 王淑琴.针对第三方物流企业的物流中心选址模型研究[J].公路交通科技, 2002.

[4]丁岳维.经济数学模型[M].陕西人民出版社, 2005.

数字模型的应用领域 篇2

一类数字化医疗信息优化决策模型的建立及其应用研究

传统的非数字化医疗决策由于研究思想、方法与应用前景的局限,已经越来越不能满足当今信息社会中医疗决策信息优化的需要,因此,如何将非数字化医疗信息空间中的信息决策深入拓广到广义医疗信息测度空间中的.数字化医疗信息的最优决策,这已成为当今医疗信息决策可持续发展战略中一项亟待解决的重要问题.据此,本文充分运用了最优信息熵方法与现代统计信息优化方法,对医疗诊断中的诸多数字化复杂信息进行了深入搜索、挖掘、利用与优化研究,进而建立了一个全方位、多指标、多因素复杂客体的疾病诊断的数字化医疗信息优化决策最佳数学模型,有效地克服了传统非数字化医疗信息决策的不足,最大限度地排除了医生在诊断过程中的主观因素,减少了医疗决策的失误,增强了医疗综合决策效益,进一步提高了信息化医疗决策水平.经应用实例分析及应用单位与专家鉴定,该应用模型的诊断准确率达99.2%以上.

作 者：肖筱南 XIAO Xiao-nan 作者单位：厦门大学嘉庚学院,福建,漳州,363105刊 名：厦门大学学报(自然科学版) ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF XIAMEN UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)年，卷(期)：200746(6)分类号：O21关键词：数字化医疗信息 优化决策 数学模型 信息熵 统计分析

数字高程模型的制作及应用 篇3

关键词：高程 模型 制作 应用 研究

一、引言

信息技术的发展,使地图制图技术发生了根本性的变革。数字化、自动化和智能化成为测绘生产的主要技术手段,测绘基础工作由原来的单一生产模拟地图转变为生产基础地理信息产品。“4D”产品技术的应用越来越被重视。它是现阶段技术水平上遥感与GIS相结合的成功之路。4D作为国家基础地理空间框架数据的主产品形式，正逐步替代传统的模拟地图，在国民经济的众多领域得到广泛应用，DEM-数字高程模型作为“4D”产品之一的模块在测绘领域占主导力量，DEM是地理数据库中的核心数据，是进行地形分析的基础，被广泛应用于测绘、遥感、资源、环境、城市规划、农林、灾害、水电工程及军事等领域。

二、数字高程模型的简介

数字高程模型(Digital Elevation Model)，简称DEM。它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，是数字地形模型(Digital Terrain Model，简称DTM)的一个分支，其它各种地形特征值均可由此派生。一般认为，DTM是描述包括高程在内的各种地貌因子，如坡度、坡向、坡度变化率等因子在内的线性和非线性组合的空间分布，其中DEM是零阶单纯的单项数字地貌模型，其他如坡度、坡向及坡度变化率等地貌特性可在DEM的基础上派生。DTM的另外两个分支是各种非地貌特性的以矩阵形式表示的数字模型，包括自然地理要素以及与地面有关的社会经济及人文要素，如土壤类型、土地利用类型、岩层深度、地价、商业优势区等等。实际上DTM是栅格数据模型的一种，它与图像的栅格表示形式的区别主要是：图像是用一个点代表整个像元的属性，而在DTM中，格网的点只表示点的属性，点与点之间的属性可以通过内插计算获得。由于地形起伏形态通常是高程来表示的，所以DTM也称为数字高程模型（DEM）。如下图所示数字地面模型的真实表现：

三、DEM的数据源及采集方法

建立DEM的方法有多种。从数据源及采集方式讲有：(1)直接从地面测量例如用GPS、全站仪、野外测量等；（2）根据航空或航天影像，通过摄影测量途径获取，如立体坐标仪观测及空三加密法、解析测图、数字摄影测量等等；(3)从现有地形图上采集，如格网读点法、数字化仪手扶跟踪及扫描仪半自动采集，然后通过内插生成DEM等方法。DEM内插方法很多,主要有整体内插、分块内插和逐点内插三种。整体内插的拟合模型是由研究区内所有采样点的观测值建立的。分块内插是把参考空间分成若干大小相同的块，对各分块使用不同的函数。逐点内插是以待插点为中心，定义一个局部函数去拟合周围的数据点，数据点的范围随待插位置的变化而变化，因此又称移动拟合法。有规则网络结构和不规则三角网(Triangular Irregular Network, 简称TIN)两种算法。目前常用的算法是TIN，然后在TIN基础上通过线性和双线性内插建DEM。用规则方格网高程数据记录地表起伏的优缺点。优点：（X，Y）位置信息可隐含，无需全部作为原始数据存储，由于是规则网高程数据，以后在数据处理方面比较容易。缺点：数据采集较麻烦，因为网格点不是特征点，一些微地形可能没有记录。TIN结构数据的优点：能以不同层次的分辨率来描述地表形态，与格网数据模型相比，TIN模型在某一特定分辨率下能用更少的空间和时间更精确地表示更加复杂的表面。特别当地形包含有大量特征如断裂线、构造线时，TIN模型能更好地顾及这些特征。

基于JX一4CDPW 数字摄影测量系统的不断升级，新版本的JX一4C在向量测图模块中增加了构TIN功能，并能对TIN进行实时编辑，使DEM产品联合高效制作成为可能，TIN是表现地形模型的不规则三角网(triangulat—ed irregular network)。选择已有向量(dxf、vtr)构TIN后直接生成DEM，因此TIN在系列作业中起重要的桥梁作用。其显著优点是可变的分辨率，即当地表粗糙或地貌形态变化剧烈时，TIN能包含大量的数据点，而在同样大小的区域TIN与规则的格网相比则只需最少的数据点。TIN在GIS中得到普遍使用，特别是在三维可视化方面受到格外关注。

1. 利用矢量数据创建TIN制作DEM

（1）数据源的准备。将已知的外部数据导入，作为相关初值，经过一系列加工后进行DEM的制作。一般常用的外部数据有——向量数据。

向量数据指在JX-4CDPW软件窗口下直接打开已有的向量文件，删掉不参与相关的向量（如：房屋、高架桥、等级路等高于地面的数据），否则生产的DEM数据会出现非法值与地面产生矛盾。只利用其地貌数据中的等高线、地表高程点、冲沟及湖波、水库等面状的静态水域的水涯线等基本特征线和特征点，关闭无需构TIN的非地表元素基础数据。如建筑类、桥梁类、管线类、地貌中的比高及桥上和双线路上与地面矛盾的高程点，并检查高程点有无异常值和删除在测图过程中产生的废层。为了提高工作效率和DEM的质量，我们将准备好的矢量数据在JX-4CDPW窗口下以三维的形式导出dxf格式，在AutoCAD平台下在山谷和山脊中以捕捉的形式加特征线，然后再把特征线导入到JX-4CDPW窗口下与矢量数据镶嵌到一起映射到立体模型上进行基础数据的检查。注：导入的数据必须带有三维坐标即（X、Y、Z），否则在AutoCAD中加的特征线不能使用，在立体模型下检查无误后方可构TIN。

（2）检查TIN数据

TIN为表现地形模型的不规则的三角网。由于受计算机能力的限制，在立体模型上直接编辑三角网有所困难，作业时一般利用间接的方法进行TIN的编辑，编辑单位以图幅、像对均可，他们中间必须有足够的重叠，在有三角网映射的立体模型上，寻找没有切准地面的三角网点，在此处加测特征点或特征线，同时对特殊区域进行处理，如：水域、森林、人工破坏地貌、湖波等面状静态水域水涯线上的高程值应一致，不能与实地相矛盾。处理完成后以新旧特征点线再次构TIN，映射到立体模型上再次进行编辑，这样迭带数次，直到TIN区域的三角网点全部切准地面。注：此工作必须做到与立体模型相匹配，若出差错既影响后期DOM的制作而且DEM也得返工，这样我们事倍功半了。

（3）DEM的提取

利用编辑好的TIN的矢量数据，在JX-4CDPW窗口下DEM图窗口中选择“TIN—提取特征点线矢量”直接内插成（5m×5m）的大区域DEM并保存，一般可将628幅1：1万比例尺的DEM拼成一个大区域。

（4）DEM的裁切

1：1万标准图幅的DEM解算范围，起止格网点坐标计算公式为：

X起=Int［max(x1,x2,x3,x4,)/d+1］×d

Y起=Int［min(y1,y2,y3,y4,)/d］×d

X止=Int［min(x1,x2,x3,x4,)/d］×d

Y止=Int［max(y1,y2,y3,y4,)/d+1］×d

式中：x1,x2,x3,x4, y1,y2,y3,y4,为内图廓点坐标，d为DEM格网尺寸。

X起,Y起为DEM起始点坐标，X止，Y止为DEM终止点坐标。

在JX-4CDPW窗口下打开大DEM利用【命令窗】下的【操作区域】选取外图廓边线进行DEM外裁切。

裁切好的DEM必须按国家1：1万标准分幅的图号保存。如K49G079030.dem

单图幅DEM必须按规范要求严格接边，接边后不应出现裂缝，重叠部分的DEM值应在DEM要求的限差范围，达到规范精度后方可输出DEM的最后成果。

2. 利用原始影像生产DEM

在没有数据源的情况下，制作DEM时我们完全依据立体模型获取DEM。我们首先要对模型加特征点和线，特征点和线指地表起伏的地貌特征及地形变换处，高差较大的区域也得精确采集与影像一起直接相关出大格网的DEM。注:如果遇到森林或其他植被与周围色差较分明时就必须在此区域加特征线，然后在立体模型下进行TIN的编辑，编辑好后再生产出最终DEM成果。这种方法只针对大比例尺的DEM制作，相对精度较低只适用于公路设计与一般规划所参考。

四、DEM在实际生产中优缺点及存在的问题

1. DEM 生产的优点：

① 在JX-4CDPW窗口下，直接创建TIN生成DEM不但快捷、方便而且平面精度高。

② 矢量数据经过严格接边裁切，所以DEM无需接边就能达到精度要求。

③ 在此窗口下编辑静态水域相当方便，还可以裁切成用户所需的任何大小范围的DEM数据。

缺点：

① 在生成DEM前的工作量较大，在修测TIN的重复工作量大，如果大区域DEM制作时，TIN的映射速度慢而且容易死机。

② 如果所生产的DEM数据过大或地貌特征弯曲幅度范围较大时，TIN就无法生成，所以就必须将矢量数据裁切成小面积的初始数据，再将小范围DEM拼接成所需DEM。

③ 数据采集较麻烦，因为网格点不是特征点，一些微地形可能没有记录。

2. DEM 生产中存在的问题

①目前生产DEM面临的主要问题是影像匹配的可靠性不完善，必须结合人工手段检查DEM在匹配中所产生的粗差进行相关的修改。

②在输出DEM成果后利用4D软件检测DEM数据时，一个完整的DEM图幅数据中有一个DEM格网点为空数据，这个空数据用人工方法检测不到，而且这个空数据的原因也未发现。有待于进一步研究发现。

③由于拍摄时间与制作时间不一致，地貌和地形变换有所不同，给外业调绘和内业JX4测图带来了很大的不便，而且造成DEM数据与实地不符。这样DEM的地形体现就缺乏真实性。

五、DEM成果的质量控制

（1）在JX-4CDPW窗口下，使DEM格网数据映射到单像对模型下，利用人工检测DEM格网点切准立体地面情况。

（2）利用4D checker软件平台根据等高距、色谱等参数的设置检查DEM数据，检查等高线有无突变情况。

（3）将DEM数据反生成等高线与矢量数据进行套合比较，套合差应在1/2等高距范围内。

（4）查看DEM接边精度报告，检查同名格网点高程值是否符合要求。

（5）格式一致性检查：检查数据文件存储组织、文件格式、文件名称是否符合要求。

（6）格网参数检查：检查格网尺寸、起止格网点坐标、图幅范围是否符合国家要求

六、数字高程模型（DEM）的主要功能

由于DEM是表现地表的坡度、坡向、坡度变化率等因子在内的线性和非线性组合的空间分布，其中DEM是零阶单纯的单项数字地貌模型，其他如坡 度、坡向及坡度变化率等地貌特性可在DEM的基础上派生。其主要功能有：

1. DEM是各种非地貌特性的以矩阵形式表示的数字模型，包括自然地理要素以及与地面有关的社会经济及人文要素，如土壤类型、土地利用类型、岩层深度、地价、商业优势区等等。

2. 实际上DEM是栅格数据模型的一种。DEM描述的是地面高程信息，它在水文、气象、地貌、地质、土壤、工程建设、 通讯、气象、军事等国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域有着广泛的应用。

3. 由于DEM描述的是地面高程信息，它在测绘、水文、气象、地貌、地质、土壤、工程建设、通讯、气象、军事等国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域有着广泛的应用。

七、数字高程模型（DEM）在实际生产生活中的应用

由于DEM描述的是地面高程信息，它在测绘、水文、气象、地貌、地质、土壤、工程建设、 通讯、气象、军事等国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域有着广泛的应用。

1. 在工程建设上，可用于如土方量计算、通视分析等；在防洪减灾方面，DEM是进行水文分析如汇水区分析、水系网络分析、降雨分析、蓄洪计算、淹没分析等的基础；在无线通讯上，可用于蜂窝电话的基站分析等等。

2. 在生产中具有广泛的使用价值，从20世纪50年代至今，DEM在测绘和遥感、通信、农林规划、土木工程、军事、地学分析等领域都得到广泛而深入的研究。许多行业由于DEM的渗透和应用而发生了巨大的变化。例如：在通信领域，信号传播环境如地形（高山、丘陵、平原、水域）、建筑物（高度、分布、数量、材料）、植被特征、天气状况等是影响通讯信号质量的关键。

3. 在其它信息如植被、建筑物等的配合下，DEM常常用来进行各种通讯设施如电台、电视台发射机等的辅助选址、通讯网络的规划设计、移动通讯传播模型校正等。

八、结束语

本文结合生产实践首先介绍了DEM产品数据源的准备、生产方法、功能及面临的问题和DEM产品在实际生产生活中的应用。再次介绍了结合生产实际对数字测绘产品质量检查和质量控制问题进行了初步探讨。科技的进步推动着测绘数字化、信息化和集约型测绘经济的发展，空间数据框架以基础数字高程模型为地理参考基础信息，地图仅作为次级表现内容的集成成为“地球空间数据框架”的核心。三维数据和以影像为基础的系统之间的结合将产生更逼真的环境表示。影像地图、数字地图等新图种、制图新工艺迅速大量涌现，并得以广泛应用。

参考文献

[1]林宗坚.我国“4D”产品生产与应用的现状及问题[J]，测绘通报，2001.

[2]王文浜.王铁军.数字测绘产品的质量检查与质量控制[J]，测绘工程，2000.

[3]曹佩尧.航空摄影测量内业技术大纲，2008

[4]北京四维远见信息技术有限公司，JX-4C 数字摄影测量操作手册，2004.

[5]中国四维测绘技术北京公司，自动空中三角测量系统，2001.

[6]黄世德.航空摄影测量学，北京：测绘出版社，1986.

数字模型的应用领域 篇4

1 数字解剖模型的发展现状

1.1 国际数字解剖技术研究

美国的数字化虚拟人体研究起自上世纪80年代, 1989年美国国立医学图书馆开始酝酿建立一个医学图像库[1], 以提供生物医学文献的图像检索系统, 这项随之由Colorado大学健康科学中心承担的人体断面图像获取工作被称为“可视人计划”。

1999年10月, 美国启动橡树岭计划, 至2001年美国已经建立“数字化人体”, 包含VHP数据集和辅助数据集、虚拟人体的解剖层次、疾病和综合症的临床信息基础、相关的医学知识以及不断扩展的工具和产品。

韩国Ajou university (亚洲大学) 和韩国科技信息研究所承担称为“可视韩国人“ (Visible Korean Human) 的项目[2], 并于2000年完成第一例男性标本切割, 切片间距0.12mm, 共有8590个断面, 数据量15317GB。

日本2001年启动了为期10年的人体测量国家数据库建造计划。目前日本京华医科大学利用CT和MR I影像技术建造了“日本可视人”[3]。

1.2 国内数字解剖技术研究

2001年11月, 我国科技专家在第174次香山科学会议上集中研讨了“中国数字化虚拟人体”课题。2002年6月, 在863计划资助下, 我国科学家提议国家正式立项“数字化虚拟人体”研究项目“虚拟中国人计划”。

2 应用于三维解剖模型上的建模技术分析

制作虚拟人所用到的技术手段国内外基本一致, 归纳起来分为如下三种:

2.1 基于二维图像的三维模型构建技术

此技术发源于1970年前后, 在1980年随着计算机科技的发展有了较大的飞跃。2000年左右。这种建模方式又可以细分为: (1) 轮廓法, 由Martin, Laurentini提出并完善[4]。 (2) 运动法, 也被称为基于运动的建模, Tomasi等人提出。 (3) 明暗法, 也被称为基于运动的建模, 最早由Horn提出。

从效率上说这种基于二维图形的三维建模技术是最方便也最节省成本的方式。目前已经向商业应用领域开放。

2.2 数字三维扫描技术

三维扫描技术又可分为, 用于建筑物的大型场景、文物修复的台式扫描仪和用于医疗的CT成像。数字三维扫描在保护和修复文物、影视制作、虚拟现实中较为常见。

在文物修复方面, 2 0 0 0年台北故宫博物院的C h i a-M i n g Cheng等人对台北故宫文物“翠玉白菜”进行扫描处理, 得到点云数据[5]。

2.3 互动式人工建模

互动式人工建模是指应用计算机自动成像技术, 配合手动修改模型。该技术能有效地修正模型上点云的分布, 使之在人为干预下可控, 节省计算机资源。历史上大规模运用人工建模是计算机技术和影视美术相结合的1980年。由于在影视动画中应用的模型与用于博物馆文物还原、文化遗产保护的三维模型不同。它需要模型具有动画性、近距离观赏性。

3 结语和讨论

作为一款“科普性的”、“直观的”、“易操作的”软件其实并不需要做到医疗上的精确。当然, 医疗上的精确很有必要, 其代价是前期制作时需要耗费大量的人力、财力, 而后期制作完成的数据包也大的惊人。为了收回制作成本, 只能提高价格, 便产生恶性循环。如果换一种思路, 从技术角度上减低制作成本, 考虑到大众对于数字解剖软件的需求程度, 用更为省力的方法构建数字化解剖模型, 先舍去一部分精度换成提升制作效率的情况下, 我国的数字解剖产品将会有一个更加良好的发展前景。

参考文献

[1]Spitzer V M, Whitlock D G.The visible Human dataset:the anatomical platform for human simulation[J].Anat Rec, 1998, 253 (2) .

[2]Chung M S, Kim S Y.Three-dimensional image and virtual dissection program of the brain made of Korean cadaver[J].Yousei Med J, 2000, 41.

[3]钟世镇等.数字化虚拟人体数据获取的现状和对策[J].第一军医大学学报, 2003, 23 (6) .

[4]Martin W N, Aggarwal J K.Volumetric description of objects from multiple views[J], IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1983, 5.

数字模型的应用领域 篇5

在生产或生活中应用数字高程模型内插时,最关键的问题就是怎样选取恰当的内插方法来满足高程数据建模的需求.不同的DEM内插方法随地貌地区和采样点方式的不同存在不同的.误差.本文使用Visual Basic语言将数字高程模型内插方法编写成一套能够快捷方便的获取内插点高程的内插软件系统,可以使应用人员直接捕捉地面点高程,并获得地形的可视化信息,由此可以直观地观察到在同一地区相同采样点方式的条件下采用不同的内插方法引起的内插精度等质量方面的优劣区别,从而获取最优的内插方法,有效地满足DEM的生产、质量控制、精度评定和分析应用等各个环节.

作 者：杨雯 刘洪利 胡卓玮 狄彩云 YANG Wen LIU Hong-li HU Zhuo-wei DI Cai-yun 作者单位：杨雯,刘洪利,胡卓玮,YANG Wen,LIU Hong-li,HU Zhuo-wei(首都师范大学资源环境与旅游学院,北京,100037)

狄彩云,DI Cai-yun(中国电子科技集团公司第54研究所,石家庄,050081)

数字模型的应用领域 篇6

〔关键词〕个性化；兴趣分类本体；用户模型；本体

〔中图分类号〕G251.5 〔文献标识码〕Ｂ 〔文章编号〕1008－0821（2012）09－0080－04

个性化信息服务是数字图书馆的发展方向，数字图书馆个性化服务针对不同的用户提供不同的信息服务，以满足他们不同的需要。数字图书馆个性化服务的实现过程是[1]通过对用户信息需要、兴趣爱好和访问历史的收集分析，建立一定的用户模型，并将此模型应用于网上信息的过滤和排序，因此用户需求的获取和用户建模是实现个性化服务的关键因素。由于用户兴趣不断变化的[2]，反映用户兴趣的需求模型也要动态变化，但目前用户的兴趣多以关键词表达的，个性化服务也是基于关键词匹配的，并没有理解用户兴趣的语义含义。本体的概念源于西方哲学，从哲学的范畴来说，本体是客观存在的一个系统的解释。目前，本体已经成为语义Web的核心内容，将本体应用于个性化用户建模可以较好的解决理解用户兴趣语义这一问题。

1 本体的相关理论

本体的概念被引入到人工智能领域和计算机领域，其目的是克服计算机系统之间存在的“语义鸿沟”。目前，本体已经成为语义Web的核心内容，也是语义Web的语义基础。

一个本体[3]可以由类或概念、关系、函数、公理、实例等5种元素组成。根据数字图书馆个性化的情况，将本体分成3类[4]：

（1）领域本体：描述特定领域中概念与概念之间的关系。

（2）任务本体：描述特定任务或行为中概念与概念之间的关系。

（3）应用本体：描述的依赖于特定领域和任务的概念及概念之间的关系。

2 数字图书馆个性化服务的内涵

数字图书馆个性化服务是一种满足用户个体信息需求的服务方式，目前数字图书馆的个性化服务主要是通过个性化检索和个性化推荐的方式实现的，数字图书馆个性化推荐系统是从海量数据中向用户自动推荐出符合其兴趣爱好或需求的资源，如中国知网（CNKI）知识网络服务平台（KNS）将读者相似文献的链接及推荐文献阅读服务，数字图书馆个性化服务的一般思路是：根据用户的个性化需求，建立用户模型，根据用户模型对用户进行过滤，将用户可能感兴趣的文献自动推荐给用户，再根据用户对推荐内容的反馈，对用户模型进行修正，再进行下一轮的推荐。

3 基于本体用户模型的设计

个性化服务系统首先获取用户的兴趣偏好信息，建立起用户的兴趣模型，采用本体描述用户兴趣时，把用户的兴趣以层次结构来描述，从而为用户提供更加全面的推荐。

基于本体的个性化用户模型主要包括用户行为的收集、用户兴趣的抽取、用户兴趣的更新、兴趣模型的表示以及个性化兴趣本题库这几个部分，如图1所示。

图1 基于本体的个性化用户兴趣模型

基于本体的用户模型由3个部分组成[5]：用户个人信息、个性化领域本体、个性化信息需求，用一个三元组表示为：User Model=(Persona，Person0，PersonR)，式中Persona表示用户的个人信息，即用户的姓名、性别、年龄、学历、专业背景等，Person0表示用户信息的个性化领域本体，PersonR表示用户的个性化需求。

3.1 用户兴趣本体的表示

在实际中，每个人都有兴趣、爱好，体现在浏览数字图书馆信息内容方面，虽然每个用户都有不同的信息需求，但是一定的知识背景、工作性质决定了用户会有相当稳定的兴趣和信息需求，为了区分用户的兴趣类别，本文参照中图法建立起数字图书的分类本体，是一个只含类及其子类的树状结构，上层父类是对下层子类共同属性的概括，而下层子类是对上层父类的细化，所有子节点之间形成平等的兄弟关系，分类层次越细，描述用户的兴趣类别就越具体，图2是生物本体部分结构图，用户的兴趣本体映射来自此本体，一般是此本体的子集。该本体主要用于分类，其中只含有Subclass Of关系，没有其他属性。

用户的兴趣本体是兴趣分类本体的部分映射，用户的兴趣本体只映射到兴趣类别的那一层，例如一个用户的感兴趣图书的类别是｛运输经济、中美关系、食品卫生｝，那么该用户的兴趣本体就是如图3这种形式：3.2 基于本体的用户兴趣度的获取

要获取用户感兴趣的图书，就有必要分析用户的访问日志，数字图书馆网站服务器真实记录了用户访问网站的所有日志，其中不仅记录用户的基本信息，而且记录了用户访问的路径，反应页面的关系，数据挖掘从这些日志中挖掘出用户行为有用的模式，兴趣度是用户对某一网站感兴趣的程度，数字图书馆可以根据用户的兴趣度进行个性化服务，从文献[3]可知，通过访问网站的时间和频度来计算用户的兴趣度是一种有效的定量计算的方法，主要表现在用户如果对某一网页感兴趣，则必然浏览该网页的时间更长和会经常重复浏览该网页，使用F＝（n/N+t/T）l/L[6]公式来定量计算用户的兴趣度，其中n为访问该节点的次数，N为本次的访问次数，t为访问本节点消耗的时间，T为访问网站的总时间，l为本次访问的节点数，L为网站的总节点数，从Web日志中可以计算出用户的兴趣度，以江苏广播电视大学超星数字图书馆为例来计算用户的兴趣度，数据来源于江苏广播电视大学超星数字图书馆 2011年3月22日的一段日志：

2010 12-31 05∶54∶28 220.177.9.112-210.28.216.236 80 GET/09/diskRKF/RKF27/04/000073.pdg SSDOWNLOAD/3.8.0.0002+unRegister日志各段数据的含义为：

①访问时间——2011-03-22 05∶54∶28

②用户IP地址——220.177.9.112

③服务器地址和端口——210.28.216.236 80

④用户请求信息的方法——GET

⑤用户访问的节点——/09/diskRKF/RKF27/04/000073.pdg

⑥以未注册用户的身份下载——SSDOWNLOAD/3.8.0.0002+unRegister

以IP为116.54.82.62的用户在2010年12月31日访问江苏广播电视大学超星数字图书馆的日志为例，进行数据格式化处理，如表1。

江苏广播电视超星图书馆共有22个总节点数，由表1可以得出，此用户的兴趣度为：

文学=（3/5+39/61）3/22=0.17

经济=(2/5+22/61)2/22=0.07

3.3 基于本体的用户模型的更新

本文借鉴文献[7]中用户模型更新的思想，采用激活扩散模型对用户描述的兴趣度进行更新，激活扩散模型是搜索关联网络、神经网络、语义网络的一种方法。

激活扩散算法如下：

输入：含兴趣值的本体化用户描述

输出：含更新的激活的本体化用户描述

其具体表示为：

For each Cj∈CON do

IS(Cj)＝IS(Cj)+Cj.Activation;

End

CON={C1,C2,…,Cn}∥用户给予兴趣值的概念，如本文中C1为文学，C2为经济。

IS(Cj)∥表示概念Cj的兴趣值，如本文中文学的兴趣值为0.17，经济的兴趣值为0.07

Cj.Activation∥激活值

Cj.Activation＝IS(Cj)*sim(di,Cj)

sim(di,Cj)∥用余弦相似度度量书名向量di与概念Cj的相似值。

4 基于本体用户模型的实现

本模块主要用于用户的兴趣表示以及用户模型的更新功能。

4.1 图书信息分类本体的建立

为了实现该模型，首先建立图书信息分类，通过参考中图法分类，使用protege3.4.8建立一个含有图书类别的概念，作为实验的本体，图4是经济类图书部分分类的层次结构，分类本体起着重要的作用，表现在：

（1）分类本体映射到用户的兴趣本体。

（2）分类本体辅助完成用户模型的更新。

4.2 用户兴趣的获取

当建立分类本体后，可以根据每个用户的兴趣构建兴趣本体，在数字图书个性化服务中，采用用户注册的方法来获取用户初始化兴趣。用户注册时，除了注册用户的一些基本信息外，还要选择用户的兴趣类型。

4.3 用户兴趣的更新

在数字图书个性化服务中，用户只需要完成一次注册，当其兴趣发生变化时，不需要用户手工定制兴趣类型，采用激活扩散模型完成用户兴趣的更新。这样，可以根据用户的浏览爱好对兴趣模型进行更新。

5 基于本体用户模型的个性化服务推荐流程

个性化服务的目的是从海量数据中向用户自动推荐出符合其兴趣爱好的资源，个性化推荐服务的主动方是系统平台，自动向用户进行推荐，基于本体用户模型的个性化推荐服务的流程如图5，其过程如下[8]：

（1）用户注册登录进入个性化服务系统，在注册过程中，除了注册基本信息，还要进行个性化定制，形成初始的用户模型。

（2）用户在浏览数字图书馆时，形成的浏览访问日志，对日志分析后与初始的用户模型迭加，形成该用户的基于本体的用户模型。

（3）系统推荐的用户潜在的需求的服务被推送到个性化推荐服务，用户进行浏览。用户对服务推荐结果的浏览行为也被系统用于更新用户模型。

6 结 语

数字图书馆资源的迅速发展，面对海量的资源，为了帮助用户找到其感兴趣的信息，个性化服务成了研究的热点。用户模型作为用户兴趣的可计算描述，已经成为个性化服务研究的重点。在传统的基于向量的用户模型中，各关键字互不相关，导致语义信息的缺失。本文使用分类本体得到用户的兴趣本体，可以改善传统用户模型语义不足的缺陷。

参考文献

[1]罗宇红.数字图书馆个性化信息服务实践研究[J].图书馆论坛，2010，（8）：75-77．

[2]潘家武.基于领域本体的数字图书馆动态用户兴趣模型的构建[J].图书情报工作，2010，（8）：64-67．

[3]邓志鸿，唐世渭，张铭等.Ontology研究综述[J].北京大学学报：自然科学版，2002，（5）：730-738．

[4]肖敏.领域本体的构建方法的研究[J].情报杂志,2006，（2）：70-74．

[5]熊回香，陈姗，许颖颖.基于Web 3.0的个性化信息聚合技术研究[J].情报理论与实践，2011，(8)：95-99．

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[7]Ahu Sieg,Bamshad Mobasher,Robin Burke,Web search personalization with ontological user profiles[Ｃ]．Proceedings of the sixteenth ACM conference on Conference on information and knowledge management,November 06-10,2007.

[8]曾春,邢春晓,周立柱.个性化服务技术综述[J].软件学报,2002，(10)：1952-1961．

法院数字档案领域模型设计 篇7

由于法院档案保留时间一般要求是20年以上，因此，其历史档案少则数万份，多则几十万份,这些历史档案的纸张量量更是难以计数;同时，由于人们法律意识的加强，每年发生的诉讼案例不断增加，相应的新档案也不断增多，导致法院案卷的管理难度越来越大，也给其他司法人员的查阅案卷带来了更多的困难，增加了时间成本，降低了工作效率。

国家于2008年《人民法院档案数字化建设与网络标准化管理务实全书》提供了比较详细的法院档案建立数字档案系统的规范和标准。其中的内容多是指导性的，并没有具体的领域模型。因此，设计相关领域模型至关重要。

1领域模型设计

1.1领域模型

领域模型是对领域内的概念类或现实世界中对象的可视化表示。又称概念模型、领域对象模型、分析对象模型。它专注于分析问题领域本身，发掘重要的业务领域概念，并建立业务领域概念之间的关系。

1.2法院诉讼档案领域模型

诉讼档案管理的核心是应该是档案，所有的业务发展都是我围绕着档案展开的，包括当事人，以及案卷、等等信息。通过充分的理解于分析设计出以档案实体为核心，包含所有案卷、档案类型、归档部门、当事人、相关物件、以及档案的存放、借阅等信息，子件、并/相关案卷等部分的诉讼档案领域模型。图1为法院诉讼档案领域模型。

1.3法院诉讼档案领域模型细化

图2为细化后的法院诉讼档案领域模型。

2结论

领域模型至关重要，好的领域模型能够指导一个领域软件的开发。国家相关部门也在制定一些领域的信息化标准，如医疗卫生领域。但是，在大多数领域，此项工作还显得比较缺乏。在总结数年开发法院档案数字化软件的基础上，通过与相关档案管理人员充分沟通，采用rational rose软件设计出了法院诉讼档案的领域模型，为开发相关软件的人员提供支持与指导。

参考文献

[1]李昱瑾,余大勇,姚俊,等.面向对象的构件化档案信息管理系统[J].华东理工大学学报,2004.30(2):166-169.

[2]张世琨,王立神,杨芙清.基于体系结构的软件开发模式[J].世界科技研究与发展,1999(3):31-35.

[3]George J F,Batra D,Valacich J S,et al.Object-Oriented Systems Analysis and Design[M].New2Jersey:Prentice Hall Inc,1996.

数字模型的应用领域 篇8

传统的公路设计是先在地形图上人工判读数据,然后进行初步路线方案设计,在施工图设计时,则根据初步设计中已经确定好的平面线形,通过野外实地测量路线平、纵、横数据进行设计。但是这一方法存在费时、费力、精度难以保证和动态调整困难等缺点。

随着现代科技的发展,公路设计手段的提高,特别是三维数字地形图和三维数字地面模型在公路中的广泛应用,为设计工作实现野外实测与公路设计一体化提供了有利条件,也为设计者在外业勘测前对路线设计意图的总体把握提供了方便。

所谓数字地面模型,也称“DTM(Digital Terrain Models)”,它是地形起伏的数字表达,它由对地形表面取样所得到的一组点x,y,z坐标数据和一套对地面提供连续描述的算法组成。简单地说,数字地面模型是按一定结构组织在一起的数据组,它代表着地形特征的空间分布。数字地面模型是建立地形数据库的基本数据,可以用来制作等高线图、坡度图、专题图等多种图解产品。

有了三维数字地面模型以后,在外业勘测前,可以先在三维数字地形图上建立沿公路走向的带状三角网数字地面模型,为公路设计自动提供了纵、横断面地面线数据,然后对公路进行纸上定线、纵断面设计和横断面设计。这样,可以克服传统设计方法中存在的缺点,达到准确合理又省时省力的目的。

1 三维数字地面模型的优势

三维数字地面模型应用于模拟地形表面,便于存储、更新、传播和计算机自动处理,特别适合于各种定量分析与三维建模,是公路工程勘察设计自动化、三维化、可视化不可缺少的工具,是实施路线三维空间设计和进行全方位优化设计的前提条件。数模应用可对数字地面模型进行各种计算和分析,它在公路设计中与传统设计方法比较,DTM作为地表信息的一种数字表达形式有着无可比拟的优越性。

1)公路选线。

数字地面模型真实地模拟了地形表面,包含有三维真实坐标数据,因此设计人员可以不用到现场踏勘便可利用数模在计算机上完成公路的选线。

2)进行任意桩号或已知平面坐标点的高程插值。

在数模边界内可以获得任意桩号或任意点的高程值,也可以通过指任一个x,y平面坐标,程序通过搜索,确定该平面点位于哪一个三角中,并通过插值计算准确得到该平面点在数模上的投影高程值。

3)完成路线任意方案的纵、横断面高程插值。

设计人员利用数模不需要通过现场放线、打中桩、测中平、测横断面即可准确方便地获得路线纵、横断地面线数据,一方面大大节省了外业测量所需耗费的人力、物力,提高了勘察设计的效率和精度;另一方面也使大范围的路线方案比选成为可能。设计人员每完成一条方案平面设计,即可得到该方案全套的纵、横断地面数据。

4)直接将路线或立交三维模型与地面模型叠加处理,得到整个路线或立交方案的三维真实模型。

设计人员在完成平、纵、横设计后,计算机利用这些数据可生成路线三维模型。该模型对原数模进行沿边界挖空,之后先将地面模型三维实体形式输出到当前的AutoCAD图形窗口中,再生成公路路基、边坡、边沟、排水沟、标线、护栏、桥梁等的三维实体。

2 数字地面模型在道路设计中的实际应用

在数字地面模型中,我们可以充分运用其数字化的特点,在三维立体地面数字模型中,进行公路线形的选定;在数字地面模型的基础上,比较可能的平面线形,进行路线平面的空间优化,确定最佳路线位置的方案;通过CAD系统提供的路线平面逐桩坐标,在数字地面模型上插值出路线的纵、横断面地面线,利用插值得到的地面线进行纵、横断面设计生成路线的纵横断面图。对于地形复杂的地区高等级公路,把路线或立交三维模型与路线数字地形三维模型叠加处理,消影,然后经过渲染和动画,得到整个路线或立交方案的三维真实模型,生成地面模型和路线三维真实模型后,设计人员可以用AutoCAD的命令从任意的角度来浏览观察公路建成的景观;可以从行车时驾驶员的角度观察公路。

3 结语

数字地面模型应用到公路设计中,极大地提高了公路设计的效率,降低了设计成本,对于促进我国公路建设事业的发展,推进我国交通事业步入现代化具有重要的意义。

摘要：针对三维数字地面模型的优势,介绍了数字地面模型在道路设计中的实际应用情况,指出数字地面模型应用到公路设计中,可降低设计成本,促进我国公路建设事业的发展,从而使公路设计自动化、最优化。

关键词：数字地面模型,公路,设计

参考文献

[1]杨德麟.数字地面模型[J].测绘通报,1998(3):45-46.

[2]孙家驷.公路勘测设计[M].重庆:重庆大学出版社,1994.

[3]黄桂兰.DTM在公路设计中的应用[J].武汉大学学报(信息科学版),1989(3):102-103.

数字模型的应用领域 篇9

DEM最早应用于土木工程领域,可大量节省内外业工作量,所有计算由计算机完成,能使估算过程达到自动化和规范化。准确的土方量计算无疑会提高作业的效率,最终获得最大的经济效益。在市场经济条件下,工程单位愈加注意计算所得土方量的误差大小,可为生产实践提供科学合理的质量标准。传统的土方量计算方法有多种,常用的有断面法、方格网法、散点法和表格法。每种方法都有它的不足之处,总体来讲就是数据采集方式机械且繁琐,数据采集量大,对实际地面的起伏变化描述不能够满足精度要求等。由于其存在着诸多缺点,进而导致最终所建立的模型失真,这也就使得最后所计算出来的结果不能满足高精度土方量计算的要求。就目前的土方量计算研究现状,本论述对数字高程模型计算土方量计算进行误差估计。

1 土方量计算的基本原理

土方量计算有给定设计标高和不给定设计标高两种:后者是指对于一个区域,进行场地平整时,不对外产生挖、填方量,可用程序计算场地平整后的标高和绘制挖填平衡线。给定设计标高又分两种:一种是设计标高固定,设计平面为水平面;另一种是设计标高是变动的,设计平面为一个倾斜面或几个倾斜面的组合,均可用程序建立设计面的平面方程,用设计平面与数字高程模型相切,计算每个格网内的方量,汇总得到整个区域的挖、填方量和总方量。由DEM来计算土方量是根据实地测定的地面点坐标和设计高程,通过生成三角网来计算每一个三棱柱的填挖方量,最后累计得到指定范围内填方和挖方的土方量。如果将DEM视为空间的曲面,填挖前后的两个DEM即为两个空间曲面,那么计算机便可以自动计算两个曲面的交线,也可以用一个铅垂面同时对两个曲面任意切割,并计算夹在两个切割下来的曲面间的空间体积,实际上就是土方计算的填挖交界线、填方量和挖方量。

实践中应用较多的是规则格网DEM,为了方便,讨论较多的是在规则格网情况下土方量的量算及误差估计。在规则格网DEM情况下DEM体积由四棱柱体积进行累加得到,四棱柱体上表面用双曲抛物面拟合。曲面的平均高程为:,其中a为格网边长。ZP可由双线性内插求得。

S为四棱柱的底面积,H为我们要达到挖填后的平面的高程。

2 土方量的误差估计

土方量总体估计中存在两类误差:

(1)由于地形的复杂性引起的对平均高程估计的误差;

(2)由于底面边界的不确定性引起的误差。

2.1对总体平均高程估计的误差分析

2.1.1由于地形的复杂性引起的对平均高程估计的误差分析

分析双线性建模过程中的误差传播及线性表达地形导致的精度损失,可得到以下公式:

2.1.2平均高程误差的总体估计

i.对研究域V的平均高程Z(V)的总体估计。

2.1.3两点说明

i.公式(3)为近似估计,当N较大时近似程度较好。通常进行土石方量算时该条件可以满足。

ii.公式(3)为总体估计方差不同于概率统计中的样本平均数的方差。

2.2 底面面积估计的误差分析

2.2.1 面积S的总体估计

令k(x)为待估面积的指示函数

s为待估区域,x为二维空间的点

有面积的估计量为

运用传递理论几何协变差函数真实面积

同时公式(4)可简写为一维形式

p1,p2为网格序数,(X01,X02)为坐标原点,见图1所示。若用N(x0)表示的格网数目,面积的估计量为

2.2.2 S的总体估计方差

由公式(4)可知S的估计量S*(x0)是依赖于x0的位置的,对于每一个新的网格原点,都有一个相应的S的估计量。所以确定估计量误差的一个可能途径就是算出当网格原点X0在基本格网面积a2中取各种可能位置时的平均值。可记为

容易证得S*(x0)的数学期望就是S,于是公式(5)进行转化并简写为一维的形式

运用公式(5)对公式(8)进一步进行转化可得

根据几何协变差函数K(h)的性质并取的表达式的有限展开式的首项进行估计计算,可得面积估计的相对估计方差的计算公式:

其中n是(s为待估区域)的格网数目;N1、N2为p1,p2方向的线元数的一半。图1中N1=7,N2=4,n=22。

所以面积S的置信度为95%的置信区间为[20*a2,24*a2]。

2.3 土方量的总体估计方差

由土方量计算公式V=S*(H-m)S为底面面积,H为平均高程,并假设两者不相关。根据方差协方差传播律有

为平均高程误差的总体估计方差,为底面面积总体估计的方差。S可用S*近似代替,H可用近似代替。

3 结束语

基于DEM的土方量计算实现了土方量计算的计算机自动化,通过软件可以针对不同地形生产各种DEM产品,且误差都符合国家标准的要求,但不同软件对于不同地形在精度上存在一定的差异。所以在计算土方量时,必须根据实际情况,选择合适的DEM产品。

通过分析我们可以得知土方量总体估计误差取决于以下几个方面的因素:

(1)原始数据的精度,采点密度(格网大小);

(2)地形的复杂度;

(3)内插方法的选择;

(4)要进行挖填地的底面曲线的复杂度。

对应用规则格网DEM进行土方量计算在实践中已应用很广泛,但对其进行误差分析并不多见,所以针对这一问题展开的探讨是有实践和理论意义的。

摘要：数字高程模型(DEM)是在一定范围内通过规则格网点描述地面高程信息的数据集,用于反映区域地貌的空间部分,它是国家基础地理信息数字成果的主要组成部分。DEM作为地球表面地形的数字描述和模拟已成为空间数据基础设施和“数字地球”的重要组成部分,已成为独立标准的基础产品,并越来越广泛地被用来代替传统地形图中等高线对地形的描述。传统测绘产品的质量评价体系不能保证合理地对DEM产品进行质量评价,文章通过对应用数字高程模型计算土方量的误差分析,对DEM的误差进行了研究并详细推导出误差计算公式,对土方量计算的误差分析具有重要的意义。

关键词：DEM,土方量,误差估计,误差分析

参考文献

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[2]胡鹏.新数字高程理论、方法、标准和应用[M].北京:测绘出版社,2007.

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[5]戴洪磊.矢量GIS中位置不确定性度量与传播的理论和方法[D].武汉:武汉测绘科技大学,2000.

[6]黄加纳,蓝悦明,覃文忠.地图数字化的坐标转换及数据的精度与相关性[J].武汉大学学报(信息科学版),2001(03).

数字模型的应用领域 篇10

数字校园是教学信息化发展过程中的一个阶段, 其核心就是利用计算机技术、网络技术、通讯技术以及科学规范的管理对校园内与教学、科研、管理和生活服务有关的所有信息资源进行整合、集成和全面的数字化, 以形成统一的用户管理、统一的资源管理和统一的权限控制;通过组织和业务流程再造, 推动学校进行制度创新、管理创新, 最终实现教育信息化、决策科学化和管理规范化。

经过十余年的发展, 数字校园基本经过了校园网基础设施建设、独立的信息系统建设和数字校园集成平台建设等阶段, 当前我国的很多高等院校处于集成平台建设的初始和中期阶段。

2 应用系统集成需求分析

经过国家“211工程”等重点工程的实施, 大多数院校都建成了比较完善的网络基础及应用服务, 包括万兆主干、千兆接入的基础网络, 具有一定数量及规模的服务器和数据存储的数据中心, 一批基础网络服务和应用系统以及一批各具特色的教育信息资源, 这些都为数字校园建设的进一步发展提供了坚实的硬件基础和软件环境。

当前数字校园的信息系统大致有协同办公系统、网络教学系统、校务管理系统、科研学术系统、数字图书馆、校园文化系统等。其中的很多系统都是针对本部门或本领域内部的业务需求、由不同的团队设计和开发的, 它们通常具有不同技术路线, 有着不同的运行环境, 甚至有不同的客户端, 这些独立的、异构的、封闭的信息系统形成了一个个“信息孤岛”, 特点是应用独立、数据分散、核心业务难以对接、关键数据难以共享。它们虽然解决了某一部门或者某一领域的一些信息处理问题, 在一定程度上提高了院校的信息化水平, 但是它们无法有效地提供跨部门、跨系统的综合性信息, 因此, 随着教育信息化的深入发展, 这些“信息孤岛”已经逐渐演变成为严重的制约因素, 虽然应用了一些系统集成技术以消除“信息孤岛”、加强数据共享, 但是与数字校园的建设目标仍有相当大的距离, 应进一步加强顶层设计, 制定统一信息标准, 建立信息系统集成平台, 加强跨部门的业务系统建设, 加强系统流程整合, 实现数字校园与现实校园的有机衔接。

3 系统集成技术的发展

应用集成就是建立一个统一的综合应用, 即将截然不同的、基于各种不同平台、用不同方案建立的应用软件和系统有机地集成到一个无缝的、并列的、易于访问的单一系统中, 并使它们就像一个整体一样, 进行业务处理和信息共享。

伴随着以网络技术为代表的信息技术的飞速发展, 以及各行业信息化进程的加速, 系统集成技术日益成为研究与应用的热点领域, 截至目前主要发展了以下3种集成技术 (参见图1) 。

3.1 点对点集成技术

随着应用规模的不断扩大, 人们意识到应用集成的必要性, 并开始在各个应用系统之间通过不同的接口进行点对点的简单链接, 实现信息共享。但这种方式很难集成大量的应用系统, 而且集成的系统越多, 维护就变得越困难。

3.2 中间件集成技术

中间件集成技术通过建立一个由中间件组成的应用底层架构, 针对不同的接口标准提供不同的适配器, 链接异构应用系统。中间件集成方式大大减少了接口连接数量, 增加了业务系统的可扩展性, 降低了系统维护和升级难度。但是由于存在大量的不同技术标准及规范, 这种紧耦合方式在灵活性和开放性方面仍然存在着很大的局限性。

3.3 Web服务的集成技术

Web服务的集成是一种分布式环境下异构系统集成的技术, 它采用了标准的XML、SOAP、WSDL、UDDI等协议, 具有开放、分布、标准化接口等特点, 实现了对业务系统功能的封装、注册、发布及调用, 达到异构应用系统间松散耦合、与平台无关的交互与协同, 业已成为当前集成技术发展的主流。

企业服务总线 (Enterprises Service Bus, ESB) 是基于SOA思想的企业应用集成的基础软件架构, 是传统中间件与XML、Web服务等技术相结合的产物, 它采用了轻量级的分布式体系, 提供位置透明的路由与定位服务, 支持广泛使用的传输协议, 提供包含Web服务在内的不同服务之间的通信与整合, 真正实现系统间的松耦合, 从而能够实现大规模的集成, ESB是面向服务集成的最新发展。

4 基于ESB的系统集成模型设计

数字校园应用系统集成的目的就是要满足那些基于不同的平台、用不同的技术所建立的异构系统之间的无缝集成的需求, 实现数据交换、功能共享。基于ESB的应用集成模式不仅技术先进、可靠, 而且还有高度的灵活性和扩展性, 不仅可以满足已有的应用系统无缝集成要求, 也能适应今后新建应用系统集成的需要, 实现应用系统的快速构建、迁移和伸缩, 从而建立起高效、规范、完整、统一的校级应用系统体系。因此基于ESB的系统集成是建设数字校园的最佳解决方案, 笔者认为其模型结构如图2所示。

数字校园应用集成模型可以分为6层:基础设施层、数据持久层、公共服务层、ESB平台层、应用系统层、门户访问层。

其中, 基础设施层是数字校园中信息展示、存储、传输、交换和共享的基本依托, 包括信息网络、数据中心和数字化应用环境。信息网络建设既要有覆盖整个校园的接入子网, 又要有具有高可靠性、高性能, 关键设备和链路有冗余, 无单点故障的核心主干网;数据中心是院校信息数据的存储、共享、交换与处理的中心, 数据中心建设主要考虑服务器的架构与选型、存储和备份体系的建设、容灾体系的建设。数字化设施是指用于数字化活动的终端设施, 包括建设专用录播教室、多媒体教室、模拟训练中心、用户信息终端、物联网终端等。

数据持久层用于存储院校的人员、装备等核心公共数据, 以及相对独立的专业数据, 还包括用于规范信息的存储、传输、交换、安全的元数据。建设的重点包括设计、规范数据库结构及明确各数据库之间的相互关系。

数字校园中的公共服务层是相对于传统信息化建设的一个重大不同。服务是指各业务系统中的离散功能单元, 它封装了系统中的可重用业务逻辑, 且提供独立于平台的标准调用接口。该层集中了统一身份认证、数据交换以及各业务系统提供的对外公共服务, 从而奠定了数字校园系统集成的基础, 保证了单点登录、统一认证、数据共享、业务流程编排等关键业务的实现。

ESB平台层是集成架构的核心, 它负责接入各种服务资源, 并通过采用统一服务接口使得各种服务或应用与服务之间实现相互访问;其服务总线解耦了服务请求者与服务提供者, 服务请求者不必关心服务提供者的具体位置、实现技术及其细节, 只需根据其对外发布的服务契约, 即可构建请求消息, 调用服务。

应用系统层是院校现实业务在数字校园中的集中体现, 通过ESB平台层打造的院校级应用系统体系彻底打破了传统的部门级应用系统的“信息孤岛”现象, 实现了基于不同粒度服务集合而形成的数据共享、流程管理、业务协同的集成模式, 这种集成不仅极大地增加了每个单一应用系统的价值, 也会极大地提高院校教学、科研、管理等现实业务的办事效率。

门户访问层即统一门户平台 (Portal) , 作为数字校园方案的统一展现平台, 提供单点登录、统一展现、个性定制、内容管理和检索服务等功能。Portal能够为不同的用户提供依据各自权限的、个性化定制的工作界面, 通过该界面可以访问数字校园后端核心业务系统和其他IT应用系统。

5 结语

随着信息技术的飞速发展, 计算环境已经从主机时代发展到了面向服务的时代, SOA业已成为数字校园实现应用系统信息化集成的重要建设模式, 基于ESB的数字校园建设可以脱离传统信息系统建设的窠臼, 彻底消除“信息孤岛”, 充分发挥各个系统的效能, 实现数据共享、业务协同的良好运行模式, 使业务系统从分散建设与应用向集中建设与应用转化;从固定服务模式向个性化服务模式转化;从部门级应用向院校级应用转化;从注重信息管理向注重信息服务转化, 从而将院校的教学、科研、管理的水平及效率提高到一个新的层次, 为院校带来新的发展动力。

数字校园不仅是一个技术问题, 更多的是观念问题和管理问题, 本文只是从技术角度论述了基于ESB的数字校园系统集成模型架构, 并分析了其中各层的功能及建设要点, 建设好、管理好、应用好数字校园还需要各方面人士的积极参与, 从而建立起有效的建设、运行机制。

参考文献

[1]蒋东兴, 付小龙.高效数字校园建设指南[M].北京:高等教育出版社, 2012.

[2]赵德忠, 燕磊.浅议新型税务管理模式探索下的税务系统应用集成趋势[C]//2013第七届全国税务信息化优秀论文集, 2014.