导读:本文包含了数据转换引擎论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:栅格数据格式转换,并行计算,高性能计算,地理计算
数据转换引擎论文文献综述
张帅,李满春,陈振杰,黄涛,姜晓慧[1]（2015）在《栅格地理数据并行格式转换引擎》一文中研究指出如今大规模地理数据正在社会各个部门和组织中迅速积累,但是由于部门利益和历史沿袭等原因,大规模地理数据共享仍然极具挑战,相应共享技术需求仍然极其旺盛。作为地理数据共享的基础方式之一,传统单机地理数据格式转换技术,一方面受限于磁盘读写及带宽瓶颈,另一方面面对日趋庞大的数据规模,已很难满足实际应用需求。因此提出一种针对栅格地理数据的并行格式转换引擎,采用高性能计算集群环境支持大规模栅格地理数据转换共享,大幅降低了大规模栅格地理数据转换过程的时间成本。栅格地理数据并行格式转换引擎采用基于公共接口的设计理念,框架灵活、具有良好的扩展性,支持地理数据格式的读写自定义以及新数据格式添加,能够实现接入数据格式间的任意两两转换。为验证引擎框架及其处理效率,在Lustre并行集群环境下以格网数据交换格式(国家地理空间数据交换格式)向常见栅格地理格式的转换为示例进行了测试实验。结果表明,栅格地理数据并行格式转换引擎能够在8个节点Lustre集群中达到7.54的良好并行加速比。(本文来源于《国防科技大学学报》期刊2015年05期）
晏舒婷[2]（2015）在《基于HDFS的海量医学影像系统的数据建模与转换引擎》一文中研究指出随着近十多年我国医疗信息的不断发展,图像化、计算机化的普及,各种医学影像设备层出不穷。影像设备大大的提高了医学诊断的准确性。这些医学影像设备带来的益处下,也随之而来了些问题。影像设备产生的医学影像数据量大,各个医院影像数据无法共享,病人耗费成本大,并且无法实现远程诊断。在这样的情况下,实现医学影像数据的存储和共享,是当下卫生管理部门急需解决的问题。HDFS作为大数据架构Hadoop的存储体系,可以存储海量的数据,将采用HDFS解决海量医学影像数据的存储问题,通过系统中数据转换机制实现医学影像数据的形式转换,并通过该系统平台实现一定区域内的医学影像数据共享。本课题预研建造区域影像数据协同共享的平台,首先研究Hadoop集群的架构,分析HDFS存储体系和HBase数据库之间的联系。构建基于HDFS的医学影像存储系统,利用该系统可以存储海量的医学影像数据,并通过该平台可以实现医学影像数据的共享。为了实现该医学影像存储系统,根据现在的影像存储文件DICOM的特点,结合HDFS中的存储容器分析,提出了适合HDFS中存储的S(Study)-DICOM文件模型。为了更形象的观察在HDFS中存储的S-DICOM文件数据模型,将通过建立HBase数据库,通过S-DICOM构建数据表结构,实现S-DICOM文件的元数据建模。构建了HDFS中的数据存储形式后,为了实现医学影像数据到HDFS文件系统的输入存储以及数据提取,需要在该平台上构建一个数据交换系统实现数据的转换机制,这个数据转换机制主要是实现医学影像数据存储平台外的医学影像数据与S-DICOM文件之间的转换。该转换系统将通过MapReduce计算框架分析,对数据进行操作,实现数据转换操作。最后通过模拟测试,验证医学影像DICOM文件通过该转换系统写入到基于HDFS的医学影像存储系统中,实现该系统对医学影像数据的存储和共享,验证设计研究的功能实现。(本文来源于《电子科技大学》期刊2015-03-27）
杨晓辉[3]（2011）在《基于EMF框架的数据模型转换引擎的研究与实现》一文中研究指出模型驱动的软件体系结构(Model Driven Architecture，MDA)是一个软件开发框架，是继CORBA、UML之后由OMG推出的重要的软件开发方法学。MDA的核心问题是模型转换。基于EMF (Eclipse Modeling Framework)来构建MDA的建模和模型转换的开发环境是一项对推广MDA应用有重要意义的工作。本文提出了基于EMF框架设计数据模型转换引擎MTE(Model TransformationEngine)。考虑到对模型转换形式化表示的复杂性，本文提出了从静态结构和动态过程两个方面对模型转换进行表示。在对业内主流的模型转换方法分析的基础上，本文参照模型转换特征模型，对系统需求进行了建模。本着“满足项目需要且最简”原则，本文对EMF框架的Ecore模型进行了精简，设计了一个满足系统需要的Ecore模型子集μEcore。μEcore实现了对模型转换中不同源模型和目标模型的构造。在设计模型转换关联语言时，本文从μEcore元模型的角度出发，将对象约束语言OCL（Object Constraint Language）进行了扩展（称其为Extend-OCL），使其具备命令式语言特性，从而实现数据模型的转换。实验表明，MTE能够实现不同数据模型和数据格式之间的转换，基于MTE的数据模型转换能够实现系统设计工具之间的数据转换，满足了系统的需要。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2011-01-01）
葛永琪,吕科[4]（2009）在《基于.NET的XBRL数据转换引擎研究与实现》一文中研究指出针对目前基于XBRL统一数据集成化处理平台中从各种不同数据库读取及转换数据等方面的困难及不足,分析了XBRL技术的特点和数据转换需求,然后探讨了数据转换引擎的工作原理及其实现过程。该研究有利于数据快速整合,为统一数据集成化处理平台数据转换提供了依据。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2009年02期）
姚启红,徐鹏[5]（2004）在《基于Java技术的XSL-FO数据转换引擎——XSL数据表示引擎》一文中研究指出XSL数据表示引擎是用100%JAVA开发的XSL-FO的处理工具,完成XSL-FO文件的内容提取、预览、打印控制和PDF文件转换工作。XSL数据表示引擎采用面向对象和构件化的思想进行设计,具有很好的可扩展性、可靠性。同时XSL数据表示引擎使用的算法使得它的速度和性能与同类产品相比较具有很大的优势。(本文来源于《Java技术及应用的进展——第七届中国Java技术及应用交流大会文集》期刊2004-10-01）
数据转换引擎论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着近十多年我国医疗信息的不断发展,图像化、计算机化的普及,各种医学影像设备层出不穷。影像设备大大的提高了医学诊断的准确性。这些医学影像设备带来的益处下,也随之而来了些问题。影像设备产生的医学影像数据量大,各个医院影像数据无法共享,病人耗费成本大,并且无法实现远程诊断。在这样的情况下,实现医学影像数据的存储和共享,是当下卫生管理部门急需解决的问题。HDFS作为大数据架构Hadoop的存储体系,可以存储海量的数据,将采用HDFS解决海量医学影像数据的存储问题,通过系统中数据转换机制实现医学影像数据的形式转换,并通过该系统平台实现一定区域内的医学影像数据共享。本课题预研建造区域影像数据协同共享的平台,首先研究Hadoop集群的架构,分析HDFS存储体系和HBase数据库之间的联系。构建基于HDFS的医学影像存储系统,利用该系统可以存储海量的医学影像数据,并通过该平台可以实现医学影像数据的共享。为了实现该医学影像存储系统,根据现在的影像存储文件DICOM的特点,结合HDFS中的存储容器分析,提出了适合HDFS中存储的S(Study)-DICOM文件模型。为了更形象的观察在HDFS中存储的S-DICOM文件数据模型,将通过建立HBase数据库,通过S-DICOM构建数据表结构,实现S-DICOM文件的元数据建模。构建了HDFS中的数据存储形式后,为了实现医学影像数据到HDFS文件系统的输入存储以及数据提取,需要在该平台上构建一个数据交换系统实现数据的转换机制,这个数据转换机制主要是实现医学影像数据存储平台外的医学影像数据与S-DICOM文件之间的转换。该转换系统将通过MapReduce计算框架分析,对数据进行操作,实现数据转换操作。最后通过模拟测试,验证医学影像DICOM文件通过该转换系统写入到基于HDFS的医学影像存储系统中,实现该系统对医学影像数据的存储和共享,验证设计研究的功能实现。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数据转换引擎论文参考文献
[1].张帅,李满春,陈振杰,黄涛,姜晓慧.栅格地理数据并行格式转换引擎[J].国防科技大学学报.2015
[2].晏舒婷.基于HDFS的海量医学影像系统的数据建模与转换引擎[D].电子科技大学.2015
[3].杨晓辉.基于EMF框架的数据模型转换引擎的研究与实现[D].西安电子科技大学.2011
[4].葛永琪,吕科.基于.NET的XBRL数据转换引擎研究与实现[J].计算机技术与发展.2009
[5].姚启红,徐鹏.基于Java技术的XSL-FO数据转换引擎——XSL数据表示引擎[C].Java技术及应用的进展——第七届中国Java技术及应用交流大会文集.2004