时间：2023-10-15 15:33:38
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二十多年来,医院信息化建设包括计算技术、存储技术、集成技术在内的信息技术的各个方面都取了长足发展,相关技术和产品在医院信息化的各个环节也得到了不同程度的应用。在计算能力方面,越来越先进的PC级服务器系统和小型机计算系统进入到医院;数据存储方面,所有类型的大规模存储产品(无论是传统的SAN架构、IP构架还是IP-SAN架构)都在医院信息化中有了应用;应用开发方面,消息总线等应用集成手段也在应用开发中得到使用;其他如最先进的备份产品、电源产品、网络产品、安全产品等也在医院里经常可以看到。
虽然所有最先进的信息技术已经在医院信息化中得到了应用,但我们感觉医院信息应用在易管理性、实时性、可靠性、安全性、易扩展性等方面仍然存在着诸多问题。
本文尝试通过对医院发展到现阶段所遇到的主要问题进行深入分析,并借鉴其他行业成熟IT建设经验,来探讨医院信息系统建设中应用数据中心架构来解决相关问题的可能性。
当前医院信息化遇到的主要问题
1. 应用集成问题凸显
在医院信息化建设初期,同一产品提供商构架为医院的信息化提供了一种很好的解决方案,回避了各个系统模块的集成问题,并在很大程度上提高了医院在采购相关模块时的性价比。
不过最近几年,随着医院信息系统的发展从第一阶段以财务、药品和管理为中心的相关模块建设,转向以患者信息为中心的临床业务模块的发展阶段,医院在进行信息化建设中仍然采用同一产品提供商构架已经不再具有现实的可行性,它已不再是医院信息系统的典型系统状态。
如图1所示,医院信息系统横向由管理信息系统、临床信息系统两大体系组成,每一体系纵向又各自分为基础业务层、知识管理层和决策支持层三大体系。可以这样说医院信息系统的模块这几年的发展趋势可以总结为细分、专业、深化这六个字。特别是在临床信息系统方面,专业化的发展趋势特别明显。近年来专业的检验信息系统(LIS) 提供商、医学影像存储和传输(PACS)系统提供商、电子病历(EMR)系统提供商在行业里都已经形成了主流的厂商。从统计结果来看,这些医疗信息系统提供商专注于相关领域,且它们基本上都不属于传统的HIS厂商。为了采用更好的产品,医院在选择提供商时可能不得不选择这些专业提供商提供的性价比好的专业产品。
医院信息系统由单一厂商模式转变成多厂商模式后,应用的集成问题就凸显出来了。从图1和图2中我们已经发现医院信息系统各个模块(或子系统)之间并不是独立系统,它们之间具有不同程度的互操作性需求。图2示意了医疗服务业务平台(门诊和住院)中各个模块的相互关系。
在这种情境下,医院必须通过应用集成的手段来满足应用之间互操作性的需求,如果这种集成仍采用传统点对点的集成方案,那么随着业务系统的增加,其复杂度将使集成工作成为一种不可能完成的任务。所以现在业界已经引入了应用集成平台(包括消息服务总线等技术)来解决应用集成的问题。但从集成的层面而言,一般来说采用数据集成、界面集成、流程集成的综合方案是比较合适的。从近年的实践来看,现在独立应用的架构并不能很好的支撑应用集成的实现,即便是在引入应用集成平台技术以后。
2.多应用系统及其支撑环境管理维护问题日益突出
传统上,医院的信息系统是从简单二层系统发展而来的,对于二层系统支撑环境而言,数据库服务器、存储、前端客户机三个层面对于应用开发商来说是独立并且透明的。简单来说,就是用户提供了独立的数据库服务器、存储、前端客户机后开发商就可以部署相关应用系统了。
随着信息化建设的逐步推进,医院按照应用要求购置并部署了几十甚至上百个这样的环境。现在一个典型的三甲医院运行超过100个PC级服务器的不在少数,由于应用规模的不断增加,系统(包括硬件、系统软件、应用软件)的维护工作量剧增,甚至在小规模系统时代不用过多考虑的电源、网络配置等内容都成为具有不小工作量的日常任务。
由于每个应用都具有一定的独立性,即每个应用有自己的应用运行环境,这样每一个应用环境都有专门的要求,且这些应用之间还具有交互性,这样系统维护的复杂度较之HIS早期时代的维护工作量而言已经不再是同一个数据级的(大型医院IT部门需要管理上百台服务器、上千台终端已经不再是个别现象了),这对医院的IT部门来说是个不小的挑战。
随着应用数量的增加以及系统连续运行的时间增加,系统的数据量规模急增,从十几年前的几百兆,到现在上百T的数据量。在这样的应用场景下,如何很好的进行系统备份,以及出现故障后如何及时准确的恢复系统,以保证对业务的影响减少到最小程度,在实践中也是一件极具挑战的工作。
3. 应用系统业务压力增加,系统性能问题严重
近几年,随着医院本身业务的快速发展,医院的日门诊量、年出院人数、年收入等指标都快速增长。这样,对于医院信息系统而言,核心业务模块的压力增加很快。当前大部门医院的核心模块均出现了性能下降的现象,特别是在业务高峰时,如挂号、收费等窗口模块性能的下降甚至导致业务运转出现问题。
在OLTP(联机事务处理)设计的基础上来完成大量的OLAP(联机分析处理)应用的开发,也给系统的性能带来了新的问题。随着OLAP系统在医院内应用的增加,整体的系统性能问题日益突出。传统的HIS构架是建立在处理OLTP的基础上的,相对重视交易处理能力,对于大量的后台数据处理方面的考虑是不足的。当前以成本核算、绩效考核、数据挖掘等OLAP业务加载后,对系统的整体性能影响是比较大的。
当前各个主流厂商,也针对性能问题提出了各种性能优化的方案,但从实践的情况来看,总体效果有限,并不能完全满足实际业务的需求。
4. 系统运行环境复杂,保证系统可靠运行困难
当前医院信息系统运行环境十分复杂,具体表现在:内部子系统众多,且是异构的。这种异构性体现在应用软件、系统运行支撑环境等多个层面。
与其它行业现存的复杂系统相比,医院信息系统的复杂性在于整个系统构建一般是在没有总体规划和设计的基础上进行的。这种复杂性产生的来源主要是因为医院的信息系统模块(包括支撑运行的设备、网络等要素)是随着医院的业务需求逐步增加的,前面的模块在部署和交付时并没有考虑到后续模块的相关约束。当新模块上线时,不仅要受到自身运行环境的约束,同时还要考虑已经存在的系统的约束。
5. 业务数据敏感性提高,系统安全保护困难
医院的信息系统中因为医疗业务的需求,包含了大量的患者个人信息。这些信息的泄漏给公民生活带来严重影响。随着电子病历系统等在医院的进一步普及,卫生部也已经了《电子病历规范》等法规性文件,对于电子病历应用中对于个人隐私信息等的保护进一步提出了要求。
坦率地说,在传统的医院信息系统的构建中,安全环节特别是隐私保护无论是在业务规范和技术规范方面均处于一个较低的层次。当前系统的应用环境十分复杂,系统涉及内网、公网多个网络环境,系统应用人员众多,如何保证个人信息的安全的确是一个不容忽视的问题。
数据中心架构如何解决相关的问题
从主流厂商的观点来看,现阶段数据中心的核心技术主要包括以下三个方面。
第一方面,数据中心技术立足于标准可扩展的系统平台。这一核心技术可以帮助解决医院的应用不断增长的现实需求。这一技术主要体现在服务器刀片、存储刀片和电源刀片等,它的优势就在于根据数据中心业务系统的发展,它可以在高密度的基础上按需求逐步增加服务器、存储和电源等资源,实现节能、便捷、应变和精简的目标。按照这一技术要求,在数据中心建设初期对于OLTP和OLAP两类应用都应该有标准化、可扩展的解决方案,并且在OLTP和OLAP两类应用的基础设施的设计上存在着有机联系。在这一技术的支持下,各个应用的性能问题可能通过增加计算资源等方法系统的解决(当然不排除应用自身调优来作为补充解决方案)。
第二方面,绿色节能与动态散热是数据中心的另一关键技术。基于数据中心构架的应用今天所占用的能耗已经不再是一个可以忽视的数字了。按照传统方案,大量的服务器、存储设备、安全设备、空调设备对电力的需求,已经使数据中心的能力扩展受到极大限制。因此当前的数据中心从两个方面来处理节能的问题:一是使用低功率处理器、低功耗内存,到服务器与存储设备,再到主动式散热风扇等机箱级节能技术等;二是动态智能散热等数据中心级节能技术,借助安装在机柜上热传感器实时收集与传输环境数据的技术以及与数据中心制冷设备的动态互动控制,动态智能散热技术可以将数据中心的散热成本降低15%~40%,减少了二氧化碳的排放量。这两种技术的使用使医院在电力能力一定的情况下,数据中心的计算能力扩展提高到一个新水平。
第三方面,虚拟化技术。虚拟化概念的提出,最重要的一个原因是要提高IT资源的利用率。因为用户当初采购系统的时候,都是按照最高负载来采购的,但据统计实际的资源利用率不超过 25%。通过虚拟化技术把资源都利用起来,可以大大节约成本。
数据中心架构的主要局限
通过对当前业界数据中心技术的研究,我们认为如果充分利用数据中心的关键技术,对于解决医院信息系统当前存在的大多数问题显然是有效的。但我们同时也认识到,当前数据中心关键技术离我们所谈的数据中心架构的需求还存在着一定的距离,主要体现在以下三个方面:
1. 当前的相关技术还是重点关注在硬件和系统软件层面。
从这一点上来看,这些技术是独立于应用构架的,没有在整体上考虑。所以当前必须从应用的视角,基于数据中心核心架构来重新架构应用,才能充分应用数据中心构架的优势,从根本上解决一系列传统医院信息系统面临的挑战。这一方面,业界还是缺少足够的研究的。
2. IT产业链的协同在这个领域是缺乏的。
比如在基于数据中心构架的新一代医院信息系统中,必须提供根据不同应用提供可靠的备份和恢复技术。而传统的这两个领域的技术厂商往往比较强调相对独立性,要很好地把备份技术和恢复技术应用于新一代医院信息系统中,必须要进行协同研究。其他诸如安全、系统管理、存储技术等方面也存在着类似的问题.
3. 健康信息技术行业(HIT)与其他行业存在着较大行业差异。
医院信息系统按业务特性分成了多个业务群,与其他行业的应用聚合在相对集中的单个群相比,其复杂度更为突出。支持多个业务群应用软件的数据中心无疑面临更多挑战。
展望
随着统计教学的不断实践与探索，人们逐渐对统计学习的价值与目标有了清晰的认识，即统计学习不仅仅是画统计图表、求平均数等技能的学习，更重要的是“数据分析观念”的培养，提高学生收集数据、整理数据、分析数据的能力。数据分析观念（或称为统计观念）是在亲身经历统计活动的过程中培养出来的一种感觉、一种思维方式，其核心是“通过数据分析问题”。英国的Peter Holmes在1980年提出统计观念表现在五个方面：数据的收集；数据的记录与表示；数据的提炼；数据与概率的关系；对数据进行解释并做出推断。美国的Jerry Moreno则在1998年提出，公民的统计观念主要应体现在用统计说理、会设计调查实验、能辨认出传媒表达的错误信息等八个方面。我国2001年颁布的《义务教育数学课程标准（实验稿）》提出统计观念主要表现在：能从统计的角度思考与数据信息有关的问题；能通过收集数据、描述数据、分析数据的过程做出合理的决策，认识到统计对决策的作用；能对数据的来源、处理数据的方法，以及由此得到的结果进行合理的质疑。
在十年新课程实践的基础上，我国的《数学课程标准（2011年版）》对统计领域做了进一步修订、完善。首先，《标准（2011年版）》将核心词“统计观念”改成了“数据分析观念”，以进一步明晰和强调“数据分析是统计的核心”，并重新阐述了其内涵：“了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究，收集数据，通过分析做出判断，体会数据中是蕴涵着信息的；了解对于同样的数据可以有多种分析的方法，需要根据问题的背景选择合适的方法；通过数据分析体验随机性，一方面对于同样的事情每次收集到的数据可能不同，另一方面只要有足够的数据就可能从中发现规律。”从修订后的表述中可以看出，《标准（2011年版）》仍将统计意识（即数据分析意识）放在首位，修订又进一步明晰了统计的两个核心目标：通过数据分析用合适的方法提取信息、通过数据分析体会随机性，期望通过统计学习帮助学生形成运用数据分析问题的思维方式。其次，《标准（2011年版）》在“统计”的内容结构方面做了较大调整，第一学段主要鼓励学生运用自己的方式（包括文字、图画、表格等）呈现整理数据的结果，不要求学生学习“正规”的统计图以及平均数（这些内容移入了第二学段）。统计量的教学也进行了调整，只在第二学段学习平均数，中位数、众数等内容移入了第三学段。
数据分析观念的形成是一个长期的过程，数学教学应经常让学生置身于实际情境中，经历收集数据、整理和描述数据、分析数据的统计活动全过程，引导学生思考“怎样收集数据”“怎样整理和描述数据”“如何根据问题的背景选择数据分析的方法”“从数据分析中能得到什么信息和解决什么问题”等，增强学生数据收集的意识，掌握一些基本的数据分析的方法，体验数据的随机性，发展数据分析观念。
一、引导学生积极参与数据收集和分析活动，发展学生的数据分析意识，使学生逐步养成用数据分析问题的思维习惯
学生“数据分析观念”的形成，首先是要形成通过数据来分析问题的意识和习惯，也就是当遇到有关问题时能想到调查研究，通过收集数据和分析数据解决问题。教学中，要设计一些基于实际生活的统计活动，创设含有数学问题的实际情境，激发学生真正投入到统计活动的全过程中，使学生能够通过收集数据、整理数据、分析数据解决问题或做出决策，在活动中获得数据分析的亲身体验，逐步形成用数据分析问题的思维习惯。例如，有一个班要过一次集体生日，班主任和同学商量“集体生日安排在几月份”，后来决定“哪个月过生日的同学最多，就把集体生日放在那个月”。接着引导学生收集数据、整理数据，最后组织学生分析获得的数据，并做出决策，确定“集体生日安排在几月份”。这样，通过调查统计活动，学生确定了集体生日的时间，解决了实际问题，并充分体会了统计在决策中的作用。再如，班级里要选择两位运动员参加校运会的投篮比赛，也可以引导学生用收集几位候选运动员的有关数据的方法，通过数据分析做出决策。
类似上面调查统计的活动还可以设计很多，如“搞体育比赛前，调查同学们最喜欢的体育运动”“开联欢会前，调查同学们最喜欢的水果”“统计水果店一周卖出各类水果的情况，为下一周的进货提供依据”“调查最爱收看的电视节目”“调查一年级同学掉牙情况”“调查学校教师使用的交通工具”“统计一个家庭一周丢弃的垃圾袋的数量”“统计学校门口的车流量”等。这样的活动贴近学生的生活实际，具有较强的可操作性，使学生在一次次经历数据收集与分析的活动中，积累统计活动经验，逐步体会到生活中充满着大量的数据，很多问题的解决可以先做调查研究、收集数据，再通过分析做出合理决策，逐步树立从数据收集与分析的角度思考问题的意识。另外，教师还可以引导学生经常记录、逐步积累一些与自己密切相关的基本数据，如“每天上学的时间”“每天写作业的时间”“吃一餐饭的时间”等，以便在需要的时候利用数据进行决策，也有利于学生的数据分析意识的形成。
二、引导学生学习掌握收集、整理、描述和分析数据的基本方法，学会根据问题背景用合适的方法从数据中提取信息，并根据信息做出合理决策或推断
运用统计分析和解决问题的过程一般包括下面三个步骤：根据收集数据的目的，决定收集数据的方法并收集数据；根据需要整理数据，并用一定的方式描述数据；分析数据，并做出合理决策或推断。在这个过程中，学生能否掌握一些收集、整理、描述和分析数据的基本方法，并根据问题的背景选择合适的方法非常关键。
（一）引导学生学习掌握基本的收集、整理、描述和分析数据的方法
常用的收集数据方法包括测量、调查、实验等直接获得数据的方法，也包括查阅资料等间接获得数据的方法。《标准（2011年版）》在第一学段提出“了解调查、测量等收集数据的简单方法”，在第二学段提出“会根据实际问题设计简单的调查表，能选择适当的方法（如调查、试验、测量）收集数据”“能从报纸杂志、电视等媒体中，有意识地获得一些数据信息”。
在收集数据以后，需要对看起来杂乱无序的数据进行必要的整理，然后运用统计图、统计表等方式表示出来，再进行数据分析，为做出决策和推断提供依据。整理数据的方式主要有分类、排序、分组、计数（包括用画“正”字等多种方式记录）、编码等；描述数据的主要方式有文字、图画、统计图、统计表以及刻画数据特征的统计量等。《标准（2011年版）》在第一学段提出“能用自己的方式（文字、图画、表格等）呈现整理数据的结果”， 在第二学段提出“认识条形统计图、扇形统计图、折线统计图，能用条形统计图、折线统计图直观、有效地表示数据”“体会平均数的作用，能计算平均数，能用自己的语言解释其实际意义”。分析数据主要指根据数据做出判断、推断、预测、决策等，并能根据数据分析解决生活中的实际问题，《标准（2011年版）》在第一学段提出“通过对数据的简单分析，体会运用数据进行表达与交流的作用，感受数据蕴涵信息”， 在第二学段提出“能解释统计结果，根据结果做出简单的判断和预测，并能进行交流”。
教学中，要引导学生经历收集、整理、描述和分析数据的全过程，并对收集数据、整理数据、描述数据和分析数据的方法进行指导。其中，收集数据主要是让学生对一些基本的收集数据的方法有比较丰富的体验；整理数据主要是让学生体验每种整理方法的作用并会做出选择；描述数据，第一学段要鼓励学生尝试用自己的方式进行描述数据，第二学段的统计图教学，要注重让学生体会各种统计图的特点，能根据实际问题选择合适的统计图来描述数据。统计量的教学，主要是要关注“平均数”实际意义的教学（见下面的案例）；分析数据的教学，关键是教师要设计一些引导性问题，引导学生结合数据思考分析和判断、预测等，并通过讨论、交流，学会一些分析数据的基本方法。
案例1：“平均数”教学片段
“平均数”教学时，在初步教学平均数的概念后，教师又先后出示了下列几个问题，引导学生结合具体问题体会平均数的实际意义。
1.下面图中的虚线表示第四小组投球平均每人投中的个数。想一想，你认为哪幅图的表示是正确的？说说你的观点和理由。
2.出示一位运动员体操决赛中的得分情况。
（1）你知道计分员是如何确定他的最后得分的？为什么要用这几个得分的平均数来代表他的最后得分？
（2）为什么要去掉一个最高分和一个最低分？
（3）你先估计一下这个运动员的平均得分，再算一算，比一比。
3.出示：光明小学教师的平均年龄是40岁。
（1）“平均年龄40岁”你怎么理解？
（2）如果想让该校老师的平均年龄降下来，有什么办法呢？
4.情境辨别。
读一读下面的几段话，你认为有道理吗？请发表你的看法，并简要说明理由。
情境一：小明班同学的平均身高是135厘米，所以他的身高一定是135厘米。
情境二：小明班同学的平均身高是135厘米，小强班同学的平均身高是132厘米，所以小明要比小强高。
情境三：一个游泳池的平均水深是120厘米，小林身高125厘米，他在这个游泳池游泳肯定不会有什么危险。
平均数是一种反映一组数据集中趋势的统计量，是描述数据的重要统计指标之一，理解平均数的统计意义是教学的关键。在上述教学片段中，教师设计了丰富的情境，引导学生通过辨析讨论，体会“平均数肯定在最大数与最小数之间”“平均数有时会受极端数据影响”“平均数是一个特征数，并不是所有数都是这个数”等特点，进一步理解平均数的实际意义。这样的教学，有助于学生今后理解用平均数表示的数据的特征，并且在进行数据分析时能想到用平均数刻画数据。
（二）引导学生根据问题背景选用合适的方法进行数据的整理、描述和分析，有效地从数据中提取信息
数据分析是一个复杂的思维过程。特别是对于不同的问题背景，学生要会选择不同的收集、整理、描述和分析数据的方法，即使是同一组数据，也可以有不同的整理和描述数据的方法。教学中，教师要启发学生根据问题的具体情况选择合理的方法，在不断修正自己想法的过程中掌握数据分析的方法。
案例2：你准备用什么方法收集下列数据？
①同学们最喜欢的体育运动。
②学校教师使用的交通工具。
③全班同学立定跳远情况。
④统计学校门口的车流量。
⑤不同的球在同一高度落下时的反弹高度。
⑥2000年以来的四届奥运会中国获奖牌情况。
通过思考和讨论，引导学生体会如何根据问题背景的不同，选择不同的收集数据的方法。如上述案例中的①②可以用调查的方法；③可以用测量的方法；④可以用观察记录的方法；⑤可以用实验的方法；⑥可以用查阅资料的方法。
案例3：“数据的整理与分析”教学片段。
教师呈现一个班级学生的身高记录单，并先后提出三个问题，引导学生选择不同的方法整理数据、分析数据。
呈现问题1：从这组数据中你了解到哪些信息？可以用什么数据描述这个班身高的整体情况？
学生通过分析数据、讨论，得出了以下信息：这个班中最高的人的身高是158厘米，最矮的人的身高是130厘米，这两人的身高相差28厘米。这个班的平均身高约是142厘米。
呈现问题2：开运动会时，如果要选10名身高比较接近的同学参加鲜花队，你认为该如何整理数据，然后做出选择呢？
学生通过分析数据、讨论，确定可以用“排序”的方法整理数据，教师利用excel直接进行“排序”，然后引导学生选择10名身高比较接近的同学，在交流中体会“排序”整理数据的作用。
158? 155 154 154 153 148 148 147 146 145 145 144 143 142 142 141 140 140 139 139 138 138 138? 137 136? 136? 135 135 134 132 131 130
呈现问题3：服装厂要为这个班的同学做校服，要做多少种型号的校服呢？怎么整理数据呢？
学生通过分析数据、讨论，提出了三种做服装的方法，第一种是每个厘米数为一种型号；第二种是每10厘米一个型号，共三个型号：130 ～139，140 ～149，150 ～159； 第三种是每5厘米一个型号，共六个型号：130 ～134， 135～139，140 ～144， 145～149， 150～154，155～159。教师引导学生讨论这三种方法的合理性及各自的优缺点，体会“分组整理”数据的价值。然后，引导学生用第三种方法进行分组整理，如下表：
在“分组整理”得出数据后，教师再引导学生思考讨论：
（1）这个班同学身高在哪个范围内的人数最多？
（2）根据统计数据，服装厂要做几种型号的校服？每种型号要做多少套？一共要做多少套校服呢？
（3）整理后的数据和原始数据记录单相比，有哪些优点？
通过上述三个问题的讨论，学生经历了整理数据、描述数据、分析数据并解决问题的过程，了解了对于同样的数据可以有排序、分组整理等多种整理的方法，能根据问题的背景选择合适的方法，初步学会了对原始数据进行分组整理的方法，体会分组整理能使原来繁多的数据简化、有序化，进一步增强了用统计的方法解决实际问题的意识。
三、引导学生在数据收集和分析中体会数据的随机性，学会全面客观地认识数据
（一）引导学生体会数据的随机性
《标准（2011年版）》强调通过数据分析使学生体会数据的随机性，其内涵包括两个方面：一方面对于同样的事情每次收集到的数据可能不同，另一方面只要有足够的数据就可能从中发现规律。
教学中，要选择合适的问题，引导学生在经历统计的过程中体会数据的随机性。如在关于“校门口早晨、中午、傍晚三个时间段中，哪个时间段汽车流量最大”的统计活动中，教师引导学生在用一定的方式统计和记录每天三个时间段的车流量情况。学生在开展这一统计活动时需要考虑如何收集数据、用什么方式整理和描述数据，能从这些数据中得到怎样的结论，需要观察记录多少天等。在记录一周数据的基础上，教师引导学生对七天中每个时段车流量的情况进行分析，在数据分析中体会数据的随机性，也就是对于“哪个时间段的车流量大”的统计分析中，可以体会到“每天收集到的数据有所不同（如有的日子早晨车流量最大，有的日子傍晚车流量最大，甚至个别日子中午车流量最大等），但从七天的数据中可以发现一些规律（如总体上每天早晨、傍晚的车流量大，每天中午的车流量比较小等）”。如果七天的数据还不足以支持规律的发现，可以引导学生再统计一周，然后再进行数据分析。
（二）引导全面客观地认识数据
随着企业信息系统建设与管理逐步从数据电子化向大数据阶段发展，大数据技术对于建立智慧化的企业信息系统
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[2]段云峰，秦晓飞.大数据的互联网思维[M].北京：电子工业出版社，2015（02）.
[3]王理达，王芳，张少彤.基于SMART模型的智慧城市综合评估框架[J].电子政务，2013（4）：18-23.
[4]陈兵兵，刘慧.大数据对采购与供应链的影响[J].中国采购发展报告，2014（00）.
[5]Andrea De Mauro，Marco Greco， Michele Grimaldi.A formal definition of Big Data based on itsessentialfeatures[J].Library Review，Vol.65：122-135.
作者简介
王t雯（1985-），女，北京市人。硕士学位。现为中国电能成套设备有限公司信息中心工程师，从事信息化建设工作。
王岳（1972-），男，现为国家电网公司直流建设分公司高级工程师，从事物资管理工作。
作者单位
关键词:特征点提取;角点匹配;旋转不变;距离约束;图像拼接
中图分类号: TP391
文献标志码:A
Corner matching method of constraints of
distance combining local and global information
WU Ensheng, ZHU Minchen
College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou Fujian 350002, China
)
Abstract: Image matching technology has important applications in many fields. A corner matching method of the constraints of distance was proposed to solve the rotation and translation problem between two images. Firstly the values of corners were utilized to achieve coarse matching election, and then the local and global distance between the corners was combined to select the matching corners. The experimental results show that the methods can achieve accurate matching of no unmatched conners with high accuracy, certain robustness to noise, and as a result of the main use of the distance relationship between two corners without complex calculations in the matching process, so it achieves a substantial reduction in matching time, and also has the practical value.
Key words: console point extraction; corner matching; rotation invariant; distance constrain; image mosaic
0 引言
图像匹配技术是将不同传感器在不同时间和成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上进行校准。目前主要有基于区域的方法[1-2]和基于特征的方法[3-4]。基于区域的方法直接利用图像的灰度信息,不适合辐射失真较大和多源图像之间的配准,且计算量较大。而特征匹配对光照具有很好的鲁棒性,匹配精度高,速度快,在视觉导航、目标识别及图像拼接等方面具有十分重要的意义。目前研究的主要方向是基于特征的匹配方法。
基于特征匹配的方法中具有代表性的相关的匹配方法[5]对光强不敏感,一定条件下匹配精度高,但是运算量很大,对图像质量要求高,而且不能处理图像既有平移又有角度旋转。另外有采用3个特征点反复进行空间匹配以及插值的方法[6],但只能处理最多15°旋转。Lowe的SIFT匹配算法[7]有着优良的鲁棒性和准确性,且能得到大量的匹配点对,可以用于大旋转和平移的图像,但由于构造了128维特征进行匹配,匹配速度慢。文献[8]提出的基于旋转不变的角点匹配方法,将灰度相关法引入到旋转的匹配中,能实现较高的匹配率,但抗干扰能力有限,且匹配速度较SIFT方法没有明显改善。文献[9]提出的旋转不变的方法简单可行,匹配速度快,但匹配准确率不够,特别图像存在较多相似局部特征时,匹配容易失败。在匹配过程中,单纯使用局部特征进行匹配,它能够剔除部分误匹配点对(本文将错误匹配点对和角点定位偏差过大的正确匹配点对统称为误匹配点对),但由于局部特征的相似性,使得去除误匹配点对数有限,容易导致算法失败。故匹配算法需要利用全局信息与局部信息结合,才能获得令人满意的效果。
针对以上问题,本文提出的融合局部与全局信息的距离约束角点匹配方法,首先利用角点值进行匹配点对的粗选,然后利用局部角点间距离约束及全局角点间距离约束结合进行匹配点对的筛选,将局部信息与全局信息有机的相结合。本文方法能实现无误匹配的匹配点对,并具有一定的抗干扰性。且由于匹配过程中主要根据点到点的距离,计算简单,不需要进行相关性等复杂的运算,所以匹配速度快,可以满足要求速度快的既有平移又有旋转的拼接等领域的要求。另外本文基于全局距离约束匹配可以作为其他针对平移旋转的特征匹配算法的最后精匹配筛选,它快速准确,能实现匹配点对的无误匹配。例如在LOWE算法之后加入全局距离约束匹配过程。
1 候选点的选取[8]
基于特征点的匹配方法一般经过三个过程:1)特征点提取;2)对特征点进行描述;3)利用特征点描述进行特征匹配。特征点提取结果直接影响着后续特征匹配的过程,选择好的提取算法是实现匹配成功的保证。本文采用Harris[10]进行角点检测,并对两幅待拼接图像使用相同的特征阈值提取角点,特征阈值的选择要使得特征点分布相对均匀,而不至于分布过密或过稀疏,通常需要多次实验取得,本文取5B500。
在理想情况下,假设有一匹配点对(ai,a′r),则它们的角点值R(ai),R(a′r)相等。所以可以利用角点的角点值对特征点集进行粗匹配。但由于在图像获取过程中,经常可能受光线、噪声等因素影响,所以在粗匹配时需要设置一个允许的阈值。使用式(1)筛选候选点对:
|R(ai)-R(a′r)|≤ε(1)
其中Е弄为允许阈值,可根据图像质量和光照等进行适当调节。
г诘玫降暮蜓∑ヅ涞愣灾,参考图像点集A与配准图像点集A′中的角点绝大多数不是一对一的关系,而是多对多的关系。其中匹配点对中点集A的点有三部分:一部分是不在两张图像重叠区域中的点;另一部分是点在重叠区域,但是在A′中不存在相匹配的点;第三部分是可以在A′中找到匹配的点。匹配算法要解决的问题是找到第三部分的点,并找到A′中唯一匹配的点。经过粗匹配后含有数量庞大的误匹配点对,必须进行进一步的筛选。オ
2 基于距离约束的匹配
文献[8]匹配算法第三步利用基于局部距离约束的匹配,能剔除大量的误匹配点对,但由于该步骤将一对一的匹配点对当成候选匹配点对,需设置很小的向量阈值,否则匹配点对大部分是多对多的关系,会导致匹配失败,这样抗噪性能有限,且图像质量要求高。本文采用对向量的各维比较过程设置阈值,而不使用向量之间的欧氏距离,这样更能符合正确匹配点的特征,可以更好地剔除误匹配点对和保留正确的匹配点对。另外,文中第四步全局筛选不能很有效地将误匹配点剔除。文献[11]整体算法适用于图像间存在平移而不旋转的匹配,匹配速度快,该算法中用全局距离约束对候选点对进行筛选可以实现无误匹配点对,但要求前一步候选点对含有大多数的正确匹配点对,且候选点对要求是一对一的关系。由于这些问题使得该算法应用范围大大受限。本文提出的全局距离约束可以用于候选点对含有部分正确匹配点对,且候选点对是多对多的关系,并且能实现匹配点对的无误匹配,这样可以放宽前一步基于局部距离约束的匹配过程的向量约束条件,从而增强整个匹配算法的抗噪性。最后本文将基于局部距离约束与全局距离约束相结合实现匹配。
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图2 角点值范围阈值Е弄в肫ヅ涞闶、匹配时间关系
实验中Е弄У娜≈等【鲇诹秸磐枷竦闹柿,光照等因素,从图2可以得出,在一定范围内, Е弄У脑黾踊崾沟米钪盏玫降钠ヅ涞愣栽黾,随之匹配时间会有相应增加, 而匹配率不会发生变化,在增加到一定数量时达到稳定。而Е弄取太小将使大部分准确匹配点对在第一步骤就剔除,结果导致实验失败。在本文对比实验中Е弄全部取6B000。旋转15°的匹配结果如图3,4。
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图3 本文算法匹配结果
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图4 LOWE算法匹配结果
从实验匹配结果图可以看出,本文算法提取出的匹配点对分布合理,且无误匹配点对。而LOWE方法提取出的匹配点对含有部分的误匹配点对,主要分布在楼房左边,这是由于房间外部局部特征比较相似。另外LOWE提取出数量众多的匹配点对,而本文方法明显数量少。这是由于一方面LOWE方法提取了数量众多的精确度高的角点,另一方面是LOWE方法利用128维特征很好描述了角点特征,当然这也使得算法运算量增大;而本文方法利用Harris角点值和邻域距离约束描述角点特征,描述简单,使得获得的匹配点对数量少,相应的匹配过程时间大幅减少。虽然本文方法提取的匹配点对数量较LOWE方法略少,但在大多数情况下,特别针对大幅图像时,由于算法的高匹配率,提取的匹配点对可以满足需要。
4 结语
基于特征的图像拼接过程中,图像间特征点的准确配对是难点之一。本文解决了存在旋转平移关系的图像间的特征点匹配,并且对噪声具有一定鲁棒性,匹配速度快,具有一定的实用价值。算法首先利用角点值进行匹配点的粗选,然后利用局部角点间距离及全局角点间距离结合进行匹配点对的选取。实验结果表明,该方法可以实现匹配点对的无误匹配。不足之处在于不能像LOWE算法一样得到数量众多的匹配点对,这也是下一步要改进的地方。
另外本文提出的基于全局距离约束匹配过程可以单独作为其他针对平移旋转的特征匹配算法的最后精匹配筛选,它快速准确,能实现匹配点对的无误匹配。
参考文献:[1] HARTLEY R, GUPTA R.Linear pushbroom cameras[C]// 3rd European Conference on Computer Vision. New York: SpringerVerlag,1994:555-566.
[2] 李志刚.边界重叠图像的一种快速拼接算法[J].计算机工程,2000,26(5):37-38.
[3] CHALECHALE A,NAGHDY G,MERTINS A. Sketchbased image matching using angular partitioning systems [J] . IEEE Transactions on Man and Cybernetics, 2005,35(1):28-41.
[4] ZHU Q, WU B, XU Z. Seed point selection method for triangle constrained image matching propagation[J] . IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2006, 3(2): 207-211.
[5] FAUGERAS O. Realtime correlationbased stereo: Algorithm, implementations and applications [EB/OL].[2009-05-20]. ftp://ftp.inria.fr/INRIA/publication/publipdf/RR/RR2013.pdf.
[6] DANI P,CHADHURI S. Automated assembling of images: Image montage preparation [J]. Pattern Recognition, 1999, 28(3): 431-445.
[7] LOWE D G. Distinctive image features from scaleinvariant keypoints [J]. International Journal of Computer Vision, 2004,60(2):91-110.
[8] 庄志国, 孙惠军,董继扬,等.基于角点检测的图像匹配算法及其在图像拼接中的应用[J].厦门大学学报,2007,46(4):501-505.
[9] 李海超,张广军.基于旋转不变的角点匹配方法[J].红外与激光工程,2008,37(3):561-564.
[10] HARRIS C G, STEPHEN M.A combined corner and edge detector[EB/OL].[2009-05-20]. csse.uwa.edu.au/~pk/Research/MatlabFns/Spatial/Docs/Harris/A_Combined_Corner_and_Edge_Detector.pdf.
【关键词】许昌越调毛派戏剧 传承 创新
作为毛爱莲老师精心培养的学生，笔者责无旁贷地应在传承和创新工程中洒汗尽心。而如何传承、创新？笔者认为，有以下三点需要深入思考。
一、深入发掘和理解毛派戏剧艺术的独有特色
毛爱莲生于1930年，9岁从艺至今，历经70多年艺术实践，倾其心血汗水，积其聪慧才智，汇百家姊妹艺术之长，创立了许昌越调毛派艺术，毛派艺术的特色是什么？仁者见仁，智者见智，各有自己不同的认识和理解。笔者认为，其艺术特色主要表现在四个方面：第一，打磨出仅属于自己而不雷同于他人、独一无二、久演不衰的剧目，如《火焚绣楼》《白奶奶醉酒》等；第二，塑造出了鲜活的、有血有肉的、使观众难以忘怀的人物形象，如洪美荣、白奶奶、玉姐、柴郡主等等；第三，独具个性的唱腔和念白。有观众说，毛爱莲唱戏、念白字字蘸蜂蜜，句句含冰糖，能甜心润肺；她仿佛嘴不张、唇不动，似说似唱、似吟似哼，自如、自然、轻松、巧妙地演唱，其声腔畅如清泉流水，脆像银铃叮咚，甜美、圆润、纯正、赏心悦耳；再者，其演唱吐字清晰，且有很强的穿透力，字字入耳，明白无误，令观众欣赏起来，不急不躁，心平气顺，可谓一种莫大的艺术享受。在民间，甚至有观众说，“甘愿省钱不吃盐，也要买票去看毛爱莲！”“宁肯不置庄买地，也要看看毛爱莲唱戏！”第四，毛派戏剧在吐字发音、偷字闪板、字领腔行、字词布局、叠字回环等方面都有自己独有的窍门绝招。所以，只有发掘和理解毛派戏剧艺术的独有特色，才能更好地传承和创新。
二、对传承和创新毛派戏剧艺术要有时不待我的紧迫感
毛派艺术创始人毛爱莲从艺70多年，先后演出剧目130多部，其中有传统剧目，也有现代剧目，有大型剧目，也有小戏和折子戏。在时跨两个世纪的舞台生涯中，她塑造出了众多栩栩如生、独一无二、令人难以忘怀的艺术形象，其中有巾帼英雄，有革命女性，有大家闺秀，也有小家碧玉、农村妇女；按行当分，有青衣、花旦、彩旦、帅旦、闺门旦。毛爱莲的唱腔艺术独树一帜，其声腔细腻清脆，虽不高亢，却极具穿透力；她的演唱吐字清晰、准确、不混不浊，嗓音甜美、悦耳动听……在唱、念方面可谓达到甜、纯、清、巧、流畅、纤细……毛老师对唱、念、做、打，手、眼、身、法、步有丰富的经验，也有可贵的理论，更有仅属于自己的独门绝招，形成了被观众公认的毛派艺术，被国家收入非物质文化遗产宝库。要原汁原味地传承毛派艺术，最快捷的途径和最有效的方法是亲耳聆听毛老师的口传面授，亲眼看她示范表演；带着问题求老师传道，怀着疑虑请老师解惑，面对面请她授业。在毛老师的指导下发掘、整理她所演出的剧目，总结她积淀的丰富经验，升华她独创的宝贵理论，用文字、录音、摄像等手段把她的真腔真调、肢体动作，以至于喜、怒、哀、乐的面部表演，都记录下来，在传承的基础上固本而创新，由毛老师亲自带领弟子共同创新。
孔夫子言，父母之年，不可不知也，一则喜，二则惧。毛爱莲老师已迈入耄耋之年，我们在庆幸老师身体健壮、精神矍铄地给我们传道授业解惑的同时，在欣喜之余，亦有一个“惧”字警示着我们，时间紧迫，时不待我，必须抓紧分分秒秒，学习、总结、发掘、整理、开拓创新。任何一派戏剧艺术怕的都是――“失传”，这是最大的损失，担忧的是“先翁已乘黄鹤去，此地空余黄鹤楼”的追悔莫及。
三、传承和创新毛派艺术需要持之以恒的多方努力
我们通过分析一种现象，就可以知道传承和创新毛派艺术的艰难。在河南卫视《梨园春》栏目所举办的戏曲演唱打擂活动中，无论是学习豫剧陈派、常派、崔派、闫派、马派的或是学习曲剧张派、越调申派的，都有学得的好明星擂主或新秀，唯独学毛派的艺术个性大于共性，特殊性大于一般性，学习难，学好更难。毛派艺术那像“撕绫罗、打茶盅、画眉叫、蜜蜂哼”的唱腔，那嘴不张、唇不动，轻松自然地念白，要学得惟妙惟肖可谓难上加难，更不要说如何青出于蓝而胜于蓝，达到炉火纯青、登峰造极的地步。要学好毛派艺术，除了后天的刻苦努力，还必须依靠学习者先天的良好自然条件，毕竟，毛派艺术唱腔中的“甜润，甜美”，仅靠演员的后天苦练、收效不会非常理想。
所以，要传承毛派艺术当下急需一大批专业人才，这就需要政府注重戏剧人才的引进，需制定特殊的政策或在政策方面向戏曲人才倾斜，比如编制问题可考虑特殊解决。据笔者所知，戏曲人才，导演、配器、作曲、舞美等人才青黄不接，出现断档，因此，创新人才是第一位的。其次，在舞台艺术实践中，现代科技，声、光、电的综合运用越来越明显，因此，在剧团服装、道具、头盔、头饰以及灯光、音响、字幕等设备上需要一定的投入，并结合创新以整合现代舞台效果。
关键词：大数据；海量存储；数据挖掘；标本库；医学生物信息；数据挖掘
随着信息技术在医学临床和科研中的应用，临床医学、生物学、信息学发生了一次交叉融合， 这种以生物大数据信息是未来生物医学研究发展的核心点。这种以海量、高维度、数据变量复杂、为特征的数据结构， 需要我们在传统的医学基础之上集数学、统计学、工程学、计算机信息科学的交叉综合、理论和实验相结合，建立新的新方法和手段。使得我们的临床医学模式从经验医学进一步向循证医学转变，无序医疗向着有序医疗发展，医学研究也会进入从发现、研究、验证、应用到再发现、再研究、再验证、再应用的迭代式良性循环过程中。
1实现大数据的大价值是医学信息建设的新目标
信息化时代各行业信息数据量呈现指数上升，医疗行业的数据信息增长更快。经研究表明，未来10年医学数据将高爆式地增长，其增长来源于医院医疗信息运行数据的积累、新的临床信息系统的嵌入（如电子病例系统）、新医疗诊疗设备接入等。随着医学的进步以生物芯片为代表的高通量生物技术的飞速发展，基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学的信息也会涌入医学生物信息领域。这种大量高速增长的数据被称之为海量数据或者大数据（big data）。大数据的特点是海量、高维度、数据变量复杂、分析处理复杂。
随着信息技术在医学临床和科研中的应用，临床医学、生物学、信息学发生了一次交叉融合，形成了生物医学信息学（Biomedical Informatics）。这种以生物大数据信息是未来生物医学研究发展的核心点。我们可以看到，生物医学领域的大数据时代正在来临，其发展将促使我们尽快构建一个实时、便捷、全方位的医学生物信息挖掘和应用系统。在医学信息研究方面，我国还主要处在对医疗流程的信息化管理、质量控制等初级阶段，尚未开展面对"大数据"挖掘的系统研究与应用，但这种研究与挖掘应用必将成为生物医药科学技术发展的趋势。大数据时代的到来，既对临床医生、研究人员、医院管理者、医疗监管机构等都提出了巨大的挑战，也为生物医学研究带来了前所未有的机遇。生物医学领域里科学研究的一个重要发展趋势就是数据驱动。以前进行实验研究的目的是获得结论或者是提出一种新的假设，大数据技术通过对海量数据的研究来探索其中的规律，可以直接提出假设或得出可靠的结论。
当前，以临床医疗信息为基础的计算机信息系统可扩展到多个相联的信息系统，包括：电子病例系统、随访信息管理系统、实验室信息管理系统、生物信息分析系统、基因组学数据库系统、药物临床试验信息系统等，在医学科研与临床应用之间架起了一道不可或缺的桥梁。收集大数据、整合大数据、处理和分析大数据，形成价值密度高、利用价值高的数据资源体系，实现"大数据"的"大价值"，是医学信息建设的新目标。
2大数据挖掘将盘活医学生物信息资产
医学生物信息的大数据包括医疗对象以及与医疗对象相关的信息特征集合，生物标本以及与生物标本信息相关的特征集合，这些大数据集带有自己的、潜在的、未被揭示的规律趋势特征，这才是医学生物信息价值的核心所在。这些医学生物信息是我们进行用于人类健康研究价值的资产，研究、分析、挖掘海量医学生物信息就是盘活人类健康研究的资产。数据挖掘，也称知识发现，是盘活这些宝贵的医学生物信息资产的有力工具。
大数据的挖掘和应用不同于传统的采样分析法，它有自身的一些独特特点，如：①大数据挖掘分析与事物相关的所有数据，而非少量数据样本，研究的样本数量趋近于总体数量；②大数据挖掘追求的是效率和趋势，而非绝对的准确性；③大数据挖掘更多关注事物的相关关系而非因果关系，这种信息与信息之间的相关关系会提醒我们某件事情正在发生。
同时，从数据中发现价值的实践也由来已久。横跨数据库技术、统计学和机器学习等交叉学科和技术的数据挖掘是大数据分析的基础，传统的数据分析实践是无法适应大数据的发展的。
近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注。其主要原因是，由业务系统产生的大量数据，迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，并广泛使用于业务中。获取的信息和知识可以广泛用于各种实践应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等领域。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想和方法：统计学、人工智能、模式识别、机器学习等。数据挖掘的很多算法都采用了以上领域中的理论算法、建模技术和学习理论等。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化技术、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索技术等。数据挖掘也需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理得支持。源于高性能并行计算的技术在处理海量数据集方面常常是也重要的。分布式计算技术也能有效地帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要的[2]。
医学生物信息的数据挖掘应用比较广泛，医学样本库领域的应用就是其中的一个实例。通过建立临床医学样本信息筛选和侦测交互信息平台来建立协作样本库和虚拟样本库。建立样本库协作单位的协作机制、严格的样本筛选策略（根据研究项目协议和国家地方相关标准诊断、归转标准[5-7]）、应答式的标本收集机制、样本区域内（研究机构、转化中心、医院）权利共享机制，以建立全新模式、响应一致、反应迅速、整齐划一的样本收集研究管理的体系。建设样本从标筛选、采集、管理策略运转的实例，是以一个研究中心结合4～5个医院以及4～5个样本筛选医院，建立研究临床医学转化知识发现和研究验证系统信息平台和建立临床医学样本信息筛选和侦测交互信息平台的基础。
医学生物信息的数据挖掘应用的另一个实例是医学科研。生物医药领域里科学研究的一个重要发展趋势就是数据驱动。以前进行实验研究的目的是获得结论或者是提出一种新的假设，而现在通过对海量数据的研究来探索其中的规律，可以直接提出假设或得出可靠的结论[8]。另一方面，必须清楚的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发科研者的创新思维、并辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供若干种参考方法，将解决问题的思路拓宽、拓广、拓深。当然我们需要在学科知识的结合上下内功，不能单纯依靠智能挖掘技术及工具就能解决大数据的应用问题，实际上我们还要有熟悉掌握和运用智能挖掘技术及工具的业务技术人才，才能在浩瀚的信息资源中遨游，才能真正利用好医学信息这个巨大的资产。
3挖掘和利用医学生物信息的技术方法
医学科学的第三次革命需要在传统的医学基础之上集数学、统计学、工程学、计算机信息科学的交叉综合、理论和实验相结合，建立新的新方法和手段。目前，我国医院信息系统存在着许多问题，集中体现在：医学生物信息内容缺失、信息标准化程度低以及发展目标不明确等问题上。我们建设目的①坚持医疗一线的工作需要，②坚守医学大数据信息资源的理念，③做好大数据收储分析的准备工作。 大数据时代医院该如何挖掘和利用医学生物信息？我们通过与国内外有关数据挖掘的技术专家的合作，总结了医学生物信息的挖掘和利用的一些方法。
3.1数据集成（多种数据源可以组合在一起） 把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为医院和研究机构提供局部的或全面的数据共享。
3.2数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据） 根据确定的数据分析对象，抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。
3.3数据规约 数据挖掘时往往数据量非常大，在大量数据上进行挖掘分析需要很长的时间，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多但仍然接近于保持原数据的完整性，数据挖掘的结果与归约前结果相同或几乎相同。
3.4数据清理（消除噪音或不一致数据） 在数据库中的数据有一些是不完整的（有些感兴趣的属性缺少属性值）、含噪声的（包含错误的属性值），并且是不一致的（同样的信息不同的表示方式），因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据库中，否则会影响数据挖掘的结果。
3.5数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式；如，通过汇总或聚集操作等） 通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据，通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。
3.6模型运算（使用智能化的算法提取数据模式） 根据数据库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、神经网络、遗传算法等方法处理信息，得出有用的分析信息。通过对数据的挖掘，①可以发现数据的历史规律，对过去进行总结；②可以根据数据对未来进行预测，研究者可以根据预测对未来行情趋势做出预判，并作出相关决策。
3.7模型评估 根据某种兴趣度度量，识别提供知识的真正有趣的模式。
3.8知识表示。（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识） 将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。使用各种图表、三维地图、动态模拟以及相关的动画技术使原本枯燥乏味的数据变得生动起来。数据可视化把数据以更加直观的形态展现出来，使人们对相关数据做到一目了然。经过上面几步我们就把原先认为毫无价值的数据变成了信息，最后演变为有价值的知识。
对于医学生物信息挖掘系统的建设者（这里包括医院科研部门和信息部门）来说，数据挖掘项目不因该是一个普通的IT项目，不能依照原来信息项目模式建设，更不能理解成为是个管理工具，在项目各个阶段，数据信息每一次挖掘、演绎、分析是建设者和研究者全程参与的艺术性结合。目前对于各行业、各类典型问题的数据挖掘应用，还缺乏标杆模式作为参考。数据挖掘工作更像一个年轻医师，需要通过不断尝试来积累经验，面对如潮水般涌来的海量数据，她必将成为了生物医学研究的支柱技术之一。
综上所述，在今后的发展中计算机硬件性能的巨幅提升和数据库技术的飞速发展，使得企业级大数据量的计算成为现实，数据挖掘涉及的数据量会更大。数据挖掘工具也将越来越强大，汇合的挖掘算法越来越多，并将逐步实现算法的自动选择和参数自动调优，数据挖掘各类算法的巨大潜力将得到充分发挥。
我们设想在不久的将来，生物信息大数据的应用将会改变着医学临床实践。临床医学模式从经验医学进一步向循证医学转变，无序医疗向着有序医疗进一步发展，医学研究也会进入从发现、研究、验证、应用到再发现、再研究、再验证、再应用的迭代式良性循环过程中。古老的医学走到了今天，已经发展成为多学科、多领域结合交汇的领域，生物信息科学、计算机科学和计算应用数学的介入为大数据信息时代开创了新的前景，未来数据资源将会成为极具研究价值的医学资产，而且我国又是一个医学研究资源丰富的大国，我们有理由相信，我们的医学研究者会通过医学生物信息的挖掘和利用，在医学的研究和发展中为广大人民的健康事业做出更多贡献。
参考文献：
[1]中国医药生物技术协会生物样本库标准（试行）[J].中国医药生物技术，2011， 6（1）：71-79.
[2]朱凌云，吴宝明.医学数据挖掘的技术方法及应用[J].生物医学工程学杂志，2003；20（3）：559-562.
[3]卫生信息数据元.中华人民共和国卫生行业标准[S].VS 363.3-2011.
[4]科学技术部.十二五"生物技术发展规划[S].2011；11.
[5]刘淑珍，骆岩林，黄永峰.基于XML的电子病历存储管理系统的实现[J].医院数字化，2007，22（7）：24-26.
[6]孙荣国，贾晓蓉.对我国临床标本库建设的建议[J].卫生软科学，2012，26（9）：772.
关键词:关系模型;关系模式;数据库系统原理;教学方法
数据库系统原理的教学既要注重理论也要注重实践,尤其是要让学员通过教学及实践加深对理论知识的理解,并指导实践[1]。为使学员更好地理解和掌握数据库系统原理的理论和技术,笔者提出在实际教学中以“关系模型组成及关系模式”为核心,以点成线、以线组面的教学方法,通过所构建的课程主干体系,呈现给学员一个脉络清晰、前后贯通、左右相连的知识结构。
1以关系模型组成引领基本性质、基本概念和基本操作的教学
关系模型组成是数据库系统原理开篇教学的核心。围绕其组成的三要素(单一的数据结构、数据操纵和完整性约束)并以此为始点,从三条线上展开结构的定义、数据的查询与更新、约束的内容及实现等的教学。这三条线可以构成一个面,既可以展示出相关的教学内容,也可以体现出教学内容之间的相互联系(如图1所示)。
1.1关系数据结构(二维表)――数据操纵的基础和完整性约束的对象
围绕关系数据结构可以展开关系数据结构的基本组成、基本概念、基本定义和基本性质的教学。关系数据结构(基本表)由元组构成,组成元组的是元组的分量,以此扩展到属性、码、维、基数、分量集合、象集笛卡儿积等概念。在了解关系的基本数据结构后,可以结合实例讲解关系的基本性质在后续讲授SQL语言知识时,将模式、基本表、视图、索引的定义给学员交待清楚;形成与关系数据结构相关联的知识信息。在与关系数据库组成的其他二个要素的联系上,重点强调关系数据结构为数据操纵奠定了数据基础并成为完整性约束的对象。
1.2数据操纵――数据集成和获取的基本途径
数据操纵这一结点可以从两方面展开,一是从专门的关系运算和传统的集合运算的角度介绍数据操纵的基本操作;二是从SQL语言的知识角度讲授数据操纵的具体实现。教师在教学中通过实例介绍专门的关系运算和传统的集合运算的基本概念,结合查询优化的理论比较不同查询方法的开销,使学员建立数据操纵的基本概念,掌握相关的理论知识。教师在讲授SQL语言的数据操纵时,介绍查询的分类和方法、数据更新(插入、修改和删除)的具体实现、完整性约束与数据操纵的联系及对数据操纵的影响。教师在教学方式上采用概念讲解、实例展现和现场操作的形式,使学员对所学的知识有更加清晰、直观的感受。
1.3完整性约束――保障数据正确性与安全性的重要手段
完整性约束是关系模型组成的第三个要素。该要素涵盖实体完整性、参照完整性和用户定义完整性三方面内容。教师在教学中重点突出两个规则(实体完整性规则和参照完整性规则)、两个定义(参照关系和被参照关系)和一个实现(用户定义的完整性);强调完整性约束的重要性和实际意义。在这条线上进一步延伸可以与数据库的安全性控制、在属性及元组上的约束条件检查和违约处理、触发器等相关知识联系起来,使之构成一个整体。
2以关系模式为核心展现关系数据理论的知识
关系数据库理论是数据库系统原理课程教学的重点和难点,其内容涉及的概念、定义、定理、推理较多,同时在教学中要求学员能够运用相关的理论知识解决在数据库应用设计中遇到的实际问题。为了在整体上建立关系数据理论的基本知识结构,在实际教学中,我们从关系数据结构出发,分析组成数据结构的属性、属性间的联系类型以及其间的内在关系,给出关系模式的基本形式和关系数据理论知识的联系结构(如图2所示),并由此引申出相应的定义、概念和方法。教师以分析关系模式的属性间的三种对应(一对一、一对多、多对多)关系为基础,探讨函数依赖,讲授其的概念和知识,并通过具体实例的分析将各种范式的内涵及运用方法呈现出来。以函数依赖集为基础,系统介绍公理系统、函数依赖集的闭包、属性集的闭包、最小覆盖等知识及其相关应用。以属性集和函数依赖集为基础,讲述模式分解的等价定义及其分解方法。教学探索的实践表明,围绕关系模式展开关系数据理论的教学能够使学员加深知识间的相互联系,有利于对知识的理解,为重点、难点知识的教学开辟了一条有效的途径[2-3]。
3以关系数据库的构造实践关系数据库的设计
以关系数据库的构造实践关系数据库的设计是数据库教学的重要实践环节。在数据库应用实践教学环节中,我们针对学员的具体情况采用构建基本模式、提出基本要求、分析潜在问题、寻找解决方案的方法,力求帮助学员在实践中运用所学理论知识,解决实际问题。
教学中我们以SQL Server2000作为实践平台,要求学员在几个侯选题目中任意选择其一进行设计实现。例如在学员信息管理系统题目中我们提出了该系统的基本模式(如表1-3所示)。
学员基本信息包括:学号、姓名、性别、出生日期、民族、籍贯、所属班级。
学员专业信息包括:专业、本学期所修课程。
学员成绩信息包括:课程、成绩。
要求系统具备以下基本功能:
① 设置专业及该专业对应的课程;
② 设置指定专业对应的班号;
③ 设置指定班号的学员记录;
④ 统计和查询学员成绩;
⑤ 查询学员成绩单。
在实践前,学员已经对关系数据的理论知识有了一定的了解,如何将课堂所学的知识真正地应用到实践中,则需要学员上机进行实践。实际情况是大部分学员根据题目要求设计了如表1、表2、表3所示的信息表(表中代表主码)。
在系统功能的实现时,学员会发现在连接查询过程中系统会报错。我们引导学员依据数据模式,从完整性角度分析产生错误原因。首先考察实体完整性。开始设计时学员大多采用学号、专业、课程作为三张表的主码,但在数据输入时发现对于学员专业信息表(表2)仅将“专业”作为主码并不能满足实体完整性约束,因为专业并不能唯一的确定元组,故设置“课程”同时为主码。同理,设置学员成绩信息表(表3)中的“成绩”也为主码。按照实体完整性规则的规定,这几个主码满足实体完整性的要求,均不为空;其次考察参照完整性,以上3个基本表在实体范畴内是存在联系的,每个学员都是学习某一确定专业,而且相同专业本学期所修课程都是一致的。在以学员基本信息表为主表的情况下,学员专业信息表并不能满足参照完整性的条件。进一步分析,假定同一个班的同学都是相同的专业方向,则学员所属班级和专业之间存在联系。为解决参照完整性的问题,我们引导学员对系统的基本模式进行补充和修改。在发现问题所在后,有的学员很快就提出了增加班级专业信息表(表4)并修改学员成绩信息(表5)的解决方案,构造出了如图3所示的参照关系图。
通过实践教学环节,学员对数据库的基本概念、基本要素等内容有了较深刻的理解,在设计数据库时能较为全面的考虑各基本表的定义以及它们之间的联系。通过数据库实例的练习,使学员也体会到了将数据库中的文件分散存储带来的好处,以及如何通过对不同硬盘读写提高数据库访问的速度[4]。
4结语
本文简要总结了在数据库系统原理课程教学中所采用的以“关系模型组成及关系模式”为核心的教学方法,并在实践教学环节中通过“构建基本模式、提出基本要求、分析潜在问题、寻找解决方案”开展教学实验,收到了较好的教学效果。随着数据库系统的不断发展变化,数据库系统原理课程的教学内容也会不断更新,这也会促使我们在教学工作中不断探索和改进教学方式、方法和手段,以适应新的发展变化的要求[5]。
参考文献:
[1] 郑月斋,韩双霞,丁霞军. 关于数据库规范化理论教学的思考[J]. 吉林教育,2009(2):23-23.
[2] 刘艳霞,张静. 数据库系统原理精品课程建设实践[J].科技信息,2009(16):11-11.
[3] 王珊,萨师煊. 数据库系统概论[M]. 4版. 北京:高等教育出版社,2006:169-197.
[4] 杨俊红. SQL Server数据库应用教程[M]. 北京:中国水利水电出版社,2008:1-20.
[5] David M.Kroenke. 数据库处理:基础、设计与实现[M]. 7版. 北京:电子工业出版社,2001:3-26.
Investigation of the Database Systems Teaching Based on Model and Relationship of the Formation
LÜ Ming, WANG Ping
(College of Mechatronics and Automation, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China)
[关键词]医院信息系统；业务需求；解决策略
[中图分类号]R197 [文献标识码] A [文章编号] 1009 ― 2234（2014）06 ― 0072 ― 02
医院信息系统建设的发展伴随着卫生行业信息化发展而迅速推进。医院信息系统建设怎样改变医院信息管理不适应用户需求的现状，确定科学有效的发展方向，选择高标准的操作平台，使用兼容性好的数据库，以及开发网络版的信息处理系统，构建以日常医疗信息为基础数据、医院财务数据为重点的数据库系统、为管理层决策过程提供参考信息，建设智能化的节点数据库和数据仓库，是广大地区基层医院及中心地区三甲医院信息化建设的目标，医院间实现用户数据共享，是医院管理者需要深入思考和重点解决的问题。
1 医院信息系统建设
改革开放30多年来， 我国在医院信息化建设方面已经有了长足发展。基于大数据的医院财务管理与决策工作的系统需求分析该系统的数据来源于现有医院财务管理信息系统以及相关子系统，通过对导出的财务和相关数据采集与分析，并按照中国财务软件数据暂行标准接口进行标准化、规范化和定制化。通过搭建现代化医院财务管理框架，满足当前医院财务管理工作数字化建设需求，为医院管理层提供宏观财务数据报表、财务趋势分析等决策数据和医院财务监督体提供量化数据的数字化工作平台。不仅解决了传统医院财务管理系统存在的问题，而且突破传统局限性，从正常运营角度规范了医院财务管理系统的工作流程，为管理层提供财务数据趋势分析、对比分析、盈亏损益等，实现从财务会计到管理会计的转型。〔2〕分析系行业有关资料，医院信息化的发展主要经历三个阶段。
（1） 单机版信息处理系统〔3〕
从八十年代开始，各类医院计算机系统的应用主要分布在挂号收费、患者住院费用管理、医疗器械和药类制成品管理、单位人事管理、考勤制度执行等具体方面。早期在卫生系统得到广泛应用的MOTOROLA系列计算机、DATAMAX等微型机，采用的处理语言有FORTUNE、 COBOL 语言，我国第一版的 ICD- CCD 医院病案管理系统就是在此基础上开发并得到广泛应用的。
（2）不同科室个性化应用系统
随着计算机在医院信息管理应用领域的扩大和深入，功能性强的科室应用系统在门类齐全的综合医院发展迅速。
（3） 基于LAN的资源共享网络应用系统
各医院内部及医院间网络版本的医院信息系统始建于上世纪最后10年，有实力的大医院相继在100M/1000M自适应以太网上建立了功能较强的医院综合信息管理系统。用户信息化处理的发展趋势， 开始向医院与医院、医院与社区、医院与患者信息共享的方向发展。信息处理的整合从前台走向后台，从以本科室的应用处理向跨科室、跨医院、跨地区、跨行业的综合信息系统相结合的集成模式方向发展。
2 信息化建设面临的挑战
（1）信息处理功能单一
当前软件应用系统在前台业务处理上的支持比较全面，但在后台的数据分析上不能有效地服务于医院管理层的科学决策。
（2） 系统建设没有统一标准
目前，信息的分类代码、信息处理的流程、报表的格式等都缺乏统一的规范与标准。软件产品的通用性和灵活性差，导致软件升级及扩展困难，孤立的信息节点难以共享资源，网络化程度低。
（3） 应用功能在临床领域普及率不高
目前业内的医院还没有建立“以病人需求为中心” 的信息管理系统，不能实现临床数据管理系统、财务管理系统、患者查询信息系统的有机统一，应用功能不高。
（4）数据分析不能适应管理需要
在医院管理工作中，采用数据库系统管理海量数据是现代管理模式优势之一，在逐渐替代传统管理模式的过程中，实现了医院管理规范化、制度化、科学化，从技术层面提供了有效的手段。所以，医院信息数据分析是提高管理质量的技术瓶颈，改革医院当前的管理体制、提高人员素质、更新观念、破除陈旧的管理模式对医院信息化建设是非常重要的。
（5） 行业标准和有关法律法规急需完善〔4〕
目前，卫生行业专业信息安全规范体系的规划设计还不完善，诸如涉及到值班医生数据签名、远程视频会诊的过程记载、对患者常规检查诊断及初步结论和后期医疗护理质量管理过程等都需要当事人的认可等。这些都没有形成法律法规。
3 应对策略与办法
（1） 必须进行卫生信息立法
首先，医院方面积极主动地以“维护医患双方的合法权益”为出发点，找准医学信息和现代信息技术与医疗护理工作的最佳结合点。从法律上对计算机病历（ Computer Medical Record， CMR） 应用和医疗护理执行过程进行规范，深入患者中间搞调研、听意见、询建议，形成医患双方共同遵守的行业规范；其次，聘请医学专家、医院管理专家、信息技术专家、法学家、新闻媒体等组成独立的第三方公证系统，推进卫生信息立法和医院信息化建设快速发展。
在做好上述工作的同时，还要严格规范计算机病历数据的采集、修改、添加和删除等运行中各个环节的监控，依据医院应用信息系统数据流程的要求进行操作，并对后期的数据整理、分类和打印输出采用手工签名。
（2）使用ISO标准建立医学信息标准体系〔3〕
根据临床医学概念的丰富性和多样化特点，要规范医学术语的标准化，使医学数据的编码与医学术语标准化紧密相连，提高编码方式的科学实用性，对各类疾病、药品和医疗操作术语等进行统一编码，提高疾病分类的细致程度，并适用于流行病学及保健评估的需求。在保持医学文档半模板化或全部模板化的同时，创新文本格式，使电子病历能方便地记录患者特殊信息，所描述的临床医学记录既有严谨的学术化表述，又有通俗易懂的大众化色彩。
医院信息化发展越来越具有网络化、全球化的远程医疗和信息共享的趋势，为了充分利用互联网实现患者与患者之间、家庭与医院之间、同一地区的不同医院之间、不同地区之间、不同国家之间实现医学数据的交换和共享，还要统一数据交换的标准问题，以更好的为医疗资源共享进行软件研发和提供技术支持，进一步增强计算机病历形成和使用的共性。
基于大数据思想的医院财务管理系统是对当前医院信息管理系统功能的增强和扩充，通过引入大数据思想，实现大数据集存储、管理非结构化和半结构化数据和大数据的分析与挖掘。除了基本财务核算与财务报表基本功能外，还利用R Language统计分析、分类回归、聚类和关联规则等功能，重点实现了实时的财务报表、财务指标和现金流能力的预测模型功能，满足医院现代化财务管理需求〔4〕，达到了医院财务管理和决策系统的设计目标。通过完备的系统测试和性能测试，取得了较好的应用效果。本研究针对医院信息化存在的共性问题与不足，借鉴和引入银行业财务系统的成熟管理思想与实现方法，设计和开发了基于大数据思想的医院财务管理与决策系统。在传统数据仓库和商业智能基础上，融合大数据思想，实现数据大集中。基于灵活、易扩展和健壮的软件体系架构设计与开发，加强数据协同性，提供高效的数据聚合、分析挖掘和动态展示。实现了财务数据的实时变化、信息挖掘和过程监管，对于提高当前医院整体运营工作效率、预算管理、成本管理、绩效管理，重视资金的时间价值与运营风险具有极强的现实意义和应用价值。
（3） 采用B/S系统架构的数据中心建设〔2〕
采用服务器/浏览器的计算机网络技术，来设计和开发基于大数据理念的医院管理信息系统。在不影响现有医院财务系统正常运营使用的系统设计理念下，通过对数据（结构化、半结构化和非结构化）采集、清洗与集中，利用标准数据模型（standard data model，SDM）对目标数据的整合与优化，构建大数据平台，改变传统数据流拓朴结构，利用DBLOAD技术，建立作业自动进行批量数据导出、导入与备份，利用数据库外部链接技术实现实时更新系统数据，进行批量和实时数据的大集中于数据仓库；通过元数据管理实现，实现数据资源统一和规范化；通过数据库反规范化和数据分区等技术提高数据存储优化；按照业务流程抽象模型驱动数据互用性。
引入NOSQL非文档型数据库-MongoDB作为数据聚合层提高系统访问速度和数据分析与挖掘支撑平台。开发高性能的信息管理系统，系统开发服务器要基于J2EE体系，客户端基于Dot Net Framework开发，选择高性能、无模式的文档型数据库MongoDB作为后台聚合数据库，MS SQL Server作为后台数据仓库，Java和C#为主要程序语言，采用Spring框架和经典MVC设计模式进行高端C/S模式应用程序的开发。〔4〕其中，Dot Net FrameworkWPF作为表现层基于MVVM设计模式提供Rich Client实现Data Visualization，Spring+J2EE作为业务逻辑层，Hibernate作为ORM并提供数据持久化，MongoDB作为数据聚合层，Autosys作为系统前后台作业调度核心系统，保证了系统自动化运行管理。通过Spring框架将业务对象与业务逻辑相分离，并通过容器（Container）和非容器（Non-Container）两种管理方式完成业务逻辑对象的创建、调用和回收，保证系统的平立性和易扩展性。在MongoDB的设计和使用上与实际工作紧密结合，按照业务规则对数据进行横向（基础数据）与纵向（分析数据）处理并独立存储和有效隔离，另外MongoDB作为Near Cache（类缓存技术）使用，将数据存储在内存和磁盘上，提供快速访问和瞬间定位能力，实现对高性能信息管理系统的访问。
〔参 考 文 献〕
〔1〕 李维基于RUP的医院信息系统需求管理研究与实践〔J〕.中国医疗设备2010，（04）.
〔2〕 袁珏.胡军浅谈软件项目管理中的需求管理〔J〕.计算机光盘软件与应用2011，（17）.
〔3〕 倪爱银.软件项目需求管理解析〔J〕.软件导刊
关键词：提升；变电站；综合自动化系统；数据通信质量；探索
随着科学技术的进步，计算机已经得到了普及，电力系统也随之进入了计算机控制的时代，向着自动化的方向发展，变电站中普遍使用了综合自动化系统，且成为电力系统不可避免的发展趋势。淳安枫树岭电站在1992年施工建成，建成时的总装机是2*16MW，截止到目前为止，已经运行了20多个年头了，机械设备的老化严重，且时常出现故障，机械设备的功能不能满足目前人们生产生活活动开展的需要了，因此在淳安枫树岭电站中也使用了综合自动化系统，提高了变电站正常运行的可靠性和稳定性，机械设备也向着数字化、智能化的方向发展。
一、变电站综合自动化系统的概述
在变电站的综合自动化系统中，包含着多个子系统，受到综合工作与协调工作的影响，在通信协议标准、数据共享、计算机网络技术以及分布式技术中都融入和贯穿了数据通信的问题，因此成为研究变电站综合自动化系统中的重中之重。变电站综合自动化系统对抗干扰性、可扩展性、可靠性以及工作的灵活性都提出了很高的要求，数据通信的质量直接影响着变电站的运行情况，严重影响着电网正常运行的安全性和稳定性。
变电站综合自动化系统中最关键的组成部分就是数据通信网络，它在变电站综合自动化系统中起着信息传输过程中的媒介作用，数据通信网络直接影响着信息传输的效率。数据通信在变电站的综合自动化系统中具有极其重要的地位，具有实时性、可靠性、电磁兼容性以及分层式结构等多方面的特点。
二、变电站综合自动化系统的结构和特征
1、变电站综合自动化系统的结构
（1）集中式的系统结构
在集中式的控制系统中，硬件装置与数据处理装置都属于集中配置的范畴，一般情况下，都是后台机与前置机共同组成的集控式结构，前置机在集中式控制系统中负责数据的控制、监测、输入输出以及保护等；而后台机则是负责集中式控制系统中对数据处理、远方通讯、打印以及显示等。集中式控制系统能够实时采集变电站中存在的开关量与模拟量，并对变电站的运行状况进行实施监控。但是集中式控制系统中存在的引线较多，且承担的任务较重，对变电站运行的可靠性和稳定性产生了不良的影响。如果集中式控制系统中的前置机中出现了故障，那么变电站所有的数据信息都会丢失，因此在实际的应用中，都是通过双机并联的方式运行的。集中式控制系统中结构的工作量相对来说较大，且不能对少数的自动化需求进行功能上的扩展，而集中式控制系统在投入使用之前，需要铺设电缆，也就在一定程度上增加了资金成本的投入。
（2）分布式系统结构
变电站综合自动化系统可以根据监控对象或者是系统功能的不同，可以将多台计算机的单功能设备和共享资源网络相连接，从而实现变电站综合自动化系统的分布式处理。分布式系统结构主要是利用CPU系统开展工作的，对突发事件具有极强的处理能力，分布式系统所选用的网络系统具备优先级的特点，利用网络技术或者是串行的运行方式来对分布式系统职工各个模块之间的数据信息进行通信，提高了分布式系统结构的实时性，同时也大大增加了分布式系统结构的可扩展性和维护性。
在对分布式系统结构进行安装的过程中，通常情况都是分层组屏式与集中组屏式两种，在中低压的变电站中使用的较为普遍。分布式系统结构与集中式系统结构相比较而言，不仅具有良好的可靠性、可扩展性以及开放性，而且还不需要进行电缆的铺设，大大方便了分布式系统的维护与调试，降低了资金成本的投入。
2、变电站综合自动化系统的特征
自动化技术、数据通信技术以及计算机技术是变电站综合自动化系统的技术基础，对机械设备的功能进行了综合。综合自动化系统在变电站中的使用，大大提高了控制、保护以及控制装置的数字化水平，通过通信网络将变电站的各个模块连接在一起，从而实现了变电站信息的共享性，为系统构成的模块化提供了便利。根据分布式结构对综合自动化系统进行设计，以实现对数据的采集与控制、微机保护等子系统，因此在子系统中有可能存在着多个CPU与之相配置，从而保证变电站综合自动化系统具备多个功能。
三、光纤自愈环型以太网结构对于数据通信质量的提升
1、提出问题
在淳安枫树岭电站中依然沿用着传统的单环型网，变电站在进行数据通信传输时，不管是选择的哪一种传输介质使用的，一旦在网络中出现故障，那么整个数据网络将会瘫痪，变电站综合自动化系统就会变得非常脆弱，这也就造成了数据通信极低的可靠性。
2、光纤自愈环型以太网
光纤自愈环型以太网技术在变电站综合自动化系统中的应用，大大提高了数据通信的高效性、实时性、信息长距离传输、网络布线简洁性以及可靠性，一般情况下，可靠性高的变电站数据通信网络还具备高速、容错的特点，能够进行远距离的传输，且对出现的故障进行恢复时，需要的时间短，为我国变电站综合自动化系统中的数据通信指明了发展的方向。
（1）光纤通信
在变电站中，多数的机电设备都是需要进行长距离的数据通信传输的，但是在变电站中存在着射频、强电磁以及地电位差等多种干扰因素，严重影响着变电站综合自动化系统中数据通信传输的可靠性，对数据传输时的容量、传输距离以及工作效率等造成了极大的威胁。如果在数据通信传输的过程中使用的是双绞线或者是同轴电缆的话，不能对数据通信的可靠性进行保证。
现阶段，光纤通信具有良好的抗干扰性、高带宽以及低损耗等特点，在我国数据通信中的应用较为广泛。光纤在通信中的应用，具有极强的电磁兼容性，在电磁环境中运行时，光纤的信息传输受到的影响不大。因此，光纤数据通信在变电站综合自动化系统中的应用，具有很高的优越性，不仅提高了变电站综合自动化系统中数据通信的质量，而且还提高了变电站综合自动化系统正常运行的可靠性、安全性以及稳定性。
（2）容错的网络
在变电站综合自动化系统中是不能出现通信中断现象的，如果通信中断的话，那么就需要在规定的时间内恢复通信，不然的话，将会对整个系统运行的安全性产生影响，严重时，将会造成无法估量的后果。因此，在变电站网络拓扑结构建时，使用容错网络是非常有必要的。如果在容错网络中出现通信网络的中断或者是异常的情况，那么备份的通信网络立刻就会取代主通信网络进行使用，并隔离故障出现的网络段或者是装置，不会对整个网络的运行产生影响。等到主通信网络中的故障发生点或者是装置恢复正常的运行之后，主通信网络也就可以重新使用了，备份网络就会自行主动的退出，回复到主通信网络运行时的冗余状态，不会对主通信网络产生任何的不良影响。
结语：
综上所述，变电站综合自动化系统正常运行时的安全性和稳定性对电力系统的安危有着直接的影响，因此要不断的提高变电站综合自动化系统中数据通信的质量，以保证电力系统运行的稳定性和可靠性。自从在淳安枫树岭电站使用了变电站综合自动化系统之后，电力系统的运行趋于稳定，大大降低了系统中出现故障的概率，提高了淳安枫树岭电站供电的能力。
参考文献：
[1]杨娟娟.惠来风电场110kV变电站综合自动化系统的数据通信[J].中国科技信息，2011（18）
