地理信息系统含义(6篇)
地理信息系统含义篇1
关键词语义检索语义网本体信息检索
分类号TP391
1网络信息检索的局限与语义检索
目前网络检索的实现技术主要有两种：一种是依赖于编码处理，通过分类模式来描述信息资源，从而实现检索；另一种是通过全文检索，查找文本中含有用户指定词语的信息源。其应用的体现分别为基于分类目录的搜索引擎和全文搜索引擎。前者虽然基于人工处理，准确性较高，但它更适合用于网络信息资源的浏览和导航；后者实现较为方便，适应了对迅速增长的海量网络信息资源进行自动处理的需要，成为网络信息检索的主要途径。但是用户在检索中始终面临不少困难，如：检索结果的过载和低查准率，用户负担重；检索结果及其排序不一致，且与用户使用的查询词汇形式及其组合形式高度相关等。究其原因，统计意义上的词型匹配难以支持对网络信息资源的有效检索利用。因此研究者们将目光投向了对词形背后的意义的挖掘上，探索实现基于概念匹配的检索技术和方法。
早在上世纪80年代对语义检索的讨论就出现在SIGIR会议论文中，但语义检索研究始终受制于语义信息处理发展水平的局限。随着自然语言处理、人工智能的发展，尤其是语义网技术的兴起与发展，语义检索研究自上世纪末以来得以迅速发展。尽管到目前为止对语义检索在概念上仍没有统一的界定，但不同的研究却有着共同之处，就是基于对信息资源的语义处理实现效率更高的检索。语义信息的提取和处理可以是基于语义网方法与技术的，也可以是基于自然语言处理技术的。目前，前者在语义检索研究中相对更为普遍。事实上，正是由于语义网的出现与发展，才使语义检索的研究更加得以明确并发展如此迅速。
2基于本体的信息资源检索
本体是语义网技术的核心部分，承担着语义表达的关键任务。本体在传统信息检索中的应用可促进从词型匹配到概念匹配的转变。从处理环节来看，它体现在两个方面：查询处理与文档标注及索引。
2.1基于本体的查询处理
基于本体的查询处理包括查询消歧与查询扩展。通过消歧，明确查询的确切所指，准确反映用户的信息意图，继而通过加入与其语义相关的其他概念来实施扩展。许多研究中利用了语言本体(如WordNet)，通过其所提供的词的不同义项来实现查询消歧，通过其所蕴含的同义、整分、上下位等词汇关系来实现查询扩展。支持两种处理模式：查询消歧和扩展、检索结果后分类控制。前者是系统在查询消歧的基础上将某义项的上位词或下位词加入以扩展查询；后者则是系统先以常规方式处理用户查询，再对检索结果基于用户指定的查询义项进行分析和加权。则在词义消歧的基础上，利用WordNet根据查询词义抽取子概念图来实现查询扩展。子概念图作为查询的上下文信息用于支持对由普通搜索引擎返回的初次结果的过滤，以选出相关文档。提出的查询消歧方法包括三步：首先用WordNet中的义项及同义词簇，对查询用词进行两两配对，即在固定其中一词的情况下，与另一词的所有义项进行组合，得到若干种不同的组合情况，反之亦然其次将这些组合作为提问通过AltaVista进行搜索，并根据命中数对它们进行排序；最后，以WordNet中对相关义项的注释为上下文，计算排序在前的配对词间不同义项组合的语义密度，从而决定查询用词所指的确切概念。国内基于WordNet汉化而建设的中文概念词典(CCD)也在信息检索研究中得到了应用。
此外，各种自建的领域本体也被应用于查询处理。以一个有关人、地、事件、组织等的本体为基础来实现查询消歧，为每一个初始查询结果提供一个特别链接，用户通过点击这些链接来向系统确认该结果代表的概念符合其查询意图。构建了一个三层本体模型，分别为概念层(即按等级层次组织起来的概念)、语言层(即与概念对应的表达形式)、出现层(即对应于表达形式的具体字串)。在其可视化本体浏览提问接口中，用户可在本体层级体系中点击选择合适的概念。系统会自动执行查询扩展，将用户指定层级范围内的下位概念以及相关关联概念增加进来。扩展后的查询通过上述三层本体模型从抽象到具体被依次转换，最终变为由文档中实际出现的具体词汇构成的查询式。
2.2语义标注文档的检索
语义标注文档检索的一种普遍思路是在对文档进行语义标注与索引的基础上，先进行实例检索，再据此返回所有以检出实例标注的文档信息。此外，也有其他不同方案。引入了向量空间模型，采用了基于概念级的向量空间文档表达，还设计了文档排序算法。在进行标注时以文档为单位，将其作为一个概念类的实例来进行处理。它设计了一种独特的索引和检索方法，以从文档全文和其语义标注数据中抽出的内容描述符(词)来代表文档，并建立索引记录。这样的索引可支持基于关键词或语义标注信息的检索。根据自建的历史领域本体对文档进行实例标注以构成其语义上下文信息(含概念与时间信息)，并认为用户浏览的当前资源的上下文信息可代表其真实查询意图。检索时，用户首先通过传统的全文检索获得一个初始资源或自行提供一个初始资源。然后系统据此反馈该资源的上下文信息，并以嵌入文档中的链接供用户选择。当用户点击链接时，系统即将当前上下文信息作为新的查询，对其进行基于本体和规则的查询扩展，在对系统全部文档先进行过滤之后，再进行最终的检索匹配。
3语义网资源检索
语义网是一个基于某种知识表达语言(如RFD(S)、OWL等)的、机器可处理的语义网文档集合。从逻辑上看，它不再仅是一个普通文档的网络，而是一个资源(可以是各种媒介资源和现实世界中的其实对象，如人、地方、组织、事件等)及其语义关系的网络，表现为本体文档，实例数据和各种语义关系。
3.1本体文档检索
本体文档检索旨在找到含有特定类或属性的本体文档。普通搜索引擎，如Google，可以通过指定文档类型为RDF等方法来搜索本体文档，但其根本问题是不能识别本体文档中的结构化语义标注信息，因而也无法将它们与普通文本信息区别对待。所以在检索的过程中无法将真正符合需要的本体文档与那些只是含有检索词的本体文档区分开来。这正是对本体文档进行检索需要解决的问题。
解决问题的一种思路就是对本体文档进行适用于普通搜索引擎的改造处理。就是基于这种思路，通过对RDF文档进行一定处理使其可被普通搜索引擎索引和检索，而同时又能在某种意义上发挥其语义信息的作用。它的关键技术Swangling能将语义信息编码成普通文本，并将其作为新的陈
述加入到原RDF文档中(对于以三元组表示的查询，也以相同编码方法处理，将其变为普通文本)。这样提问与文档的匹配就可以按传统的方式进行。
另一种思路则是探索新的本体搜索方法和技术。使用了本体注册的方法。注册服务器并不实际存储任何本体文档，只保存由本体服务器提供的元数据信息。同时，系统通过将本体中的元素与WordNet中的词进行匹配来构建本体摘要，并将其也放入元数据信息。这样，用户就可以从WordNet中选词来对注册服务器进行检索。采用基于GoogleWebService构建的Googlecrawler来进行本体搜索。在此基础上，基于向量空间模型，采用一种概念一权重向量匹配方法来进行本体索引与匹配。也进行基于Googlecrawler的本体搜索，不同的是，系统没有独立的索引和匹配过程，而是将Google搜索与本地仓库结合起来，后者专门用于存储已搜索到的本体文档，并保存检索历史。对于已经执行过的同类查询，系统直接从本地仓库中提供查询结果，只有当一定时间内无相同查询被执行过时，才启动新的一次Google搜索。还另开发了针对某个特定网站的搜索器以及基于JENA2的搜索器。系统将从搜集到的语义网文档中抽取的元数据与原结构信息一起存入数据库。它们支持对含有某一特定类或属性的本体的查询。同时还通过定制的索引与检索引擎Sire对语义文档进行基于传统检索技术的处理。提出了另一种匹配方法，它通过Google搜索获取一批与用户查询域相关的文档，然后从这些文档中抽取一批词，并用这个词集合取代原始查询与本体文档进行检索匹配。在结果排序方面，主要有两种方法：一种是跨本体链接分析方法(cross－ontologylink－analysis)；另一种则是图分析方法(graph－analysismethod)。从效果上看，前者是让更流行的本体文档排序在前，而后者则是让更相关的本体文档排序在前。
3.2实例检索
除了本体文档外，语义网资源还有表征各类对象的实例数据。对于大多数一般用户来说，对实例数据检索的需求更为普遍。实例检索的目的是在基于本体的知识库中发现和搜集关于某一指定类的所有实例信息。尽管传统检索技术在其中也有不同应用，但实例检索主要是基于结构化查询与推理的。基于RDF(S)、OWL等底层知识模型的图遍历(graph－traversal)与图模式(graphpatterns)得到了广泛的应用。用语义网数据来补充传统检索结果的这一部分就属于实例检索。其“语义网”资源包括正式的语义网文档和语义标注信息。在执行传统检索的同时，系统会针对查询概念在RDF知识库中通过图遍历搜索所有相关的数据信息。相对复杂的是将一种认知模型加入到搜索过程中，它支持用户用自然语言输入一段文字，从中抽出概念并将其作为关键词概念的上下文信息以用于检索过程。在传统关键词检索的基础上，结合了扩展激活算法，通过图遍历进一步扩展搜索与初始结果相关的更多实例信息(即使其不含查询中的关键词甚至与初始结果不是直接相关联)。在此基础上还提出了一个特别的实例相似性计算方法，并将其用于扩展激活过程中。提出了一种面向RDF(S)仓库的可视的语义检索途径。系统为用户提供可视的语义检索与语义浏览服务，其基础是底层的本体及基于本体映射得到的概念分面。在多分面视图中，用户可对系统资源有一个概括的了解，并通过点击各分面中的不同范畴概念来提交查询。语义搜索引擎通过图遍历等方法来进行查询构建与查询扩展。系统接受用户的自然语言提问，并将其解析为一组元素(包括类、属性、实例等)，构建基于这些元素的图模式以作为复杂提问。隐式查询扩展也是基于类层次关系与规则而实现的。为了更好地结合传统信息检索技术与结构化查询及推理，充分利用普通文本信息与语义标注信息，一种增强的语义检索模型，基于自由文本的关键词搜索与基于语义信息的结构化查询与推理被紧密地融合在一起来实现检索目标，这种检索有利于解决集中了模糊关键词概念与结构化查询要素的混合查询问题，如“请查找由研究语义网检索的教授撰写的论文”。
3.3语义关系检索
尽管在上述本体文档检索与实例检索中运用了各种语义关系，但毕竟没有直接以这些语义关系为检索处理对象。而概念、文档等之间的语义关系也应是语义网资源检索的重要内容之一。目前，一些研究已开始关注针对语义关系的检索问题，进行的有关语义关联检索(Semanticassociationsearch)的研究。它所关注的不仅是简单的属性链关系，更是概念间的各种复杂关联关系。研究的主要贡献是分析了语义关系检索所面临的三大主要挑战(即对关系的理解不够通用和全面、缺少以关系而非概念为对象的查询语言和系统、检索结果排序问题)，并提出了相应的解决方法(将关系分为语义关联和语义相似性两类并形式化、设计了p－query以支持关系查询、基于用户指定的上下文来进行结果排序)。为检验这些解决思路，在相关研究的基础上，还在国家安全领域实现了一个名为SemDIS的检索系统。
4结语
地理信息系统含义篇2
关键词：本体；语义网；自然语言处理；信息获取
中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)32-1197-03
LuceneBasedSemanticSearchEngineDesign
YUXiao-Shun
(DepartmentofComputerScience&Technology,TongjiUniversity,Shanghai201804,China)
Abstract:Thispaperdesignsasemanticinformationretrievalsystembasedontheopensourcefulltextsearchengine:Lucene.Itcombinesontologyandnaturallanguageprocessingtechnology.Itanalyzeshowtocomprehendwebpagesemantically,designsasemanticindex,andproposesasemanticsortingalgorithm.
Keywords:ontology;semanticweb;naturallanguageprocessing;informationretrieval
1引言
如今，Web页面每天爆炸式的增长，用户想找到需要的信息已经变得很困难。目前的Web信息检索方法主要是基于内容分类目录和基于关键词搜索的。目录分类常见于一些门户网站(如Yahoo!等)，主要是通过相关链接获得一些浅层信息。基于关键词搜索是把用户的查询请求和Web页面、文档中的每一个词进行比较，只要发现某个网页中含有这个关键字符，就将该网页作为查询结果返回给用户。因此，目前信息检索的查全率(Recall，也称召回率，即被找到的信息/全部所需要的信息)和准确率(Precision，即有用的信息/全部查询结果)难以令人满意。究其主要原因，是因为对计算机而言，关键词几乎没有任何语义，计算机不理解Web页面中词语表达的语义及其相互关系，因此检索的性能还是难以得到本质的提高。
语义检索是把信息检索与人工智能技术、自然语言处理技术相结合的检索技术。它从语义理解的角度分析信息对象与检索者的检索请求，是一种基于概念及其相关关系的检索匹配机制。
对于语义分析技术来说目前正在研究的有多种方法。语义网[2]技术是其中一种，它旨在赋予网页机器可以理解的语义。在现在的语义万维网的研究中，机器可理解的语义是通过用本体对数据进行定义、用标准的RDF或OWL语言进行表示、并用逻辑推理的方式进行处理来实现的。这里的核心在于本体。本体是一个来源于哲学领域的概念，它是指关于存在及其规律的学说，后来被引入人工智能领域。一个广为接受的在人工智能领域中关于本体的定义是:本体是一个关于概念化的明确的规格定义。本体把一组需要处理的概念以及概念之间关系进行了严格的逻辑定义。机器因而可以根据这些逻辑定义对概念和关系进行有意义的处理和推理，从而达到机器“理解”了概念和关系符号的目的。自然语言处理技术领域对于文本的语义分析也正在如火如荼的展开。
在信息检索技术方面已经取得很大进展，著名开源搜索引擎Lucene为研究者提供了一个很好的基础架构。
本文尝试Lucene的架构基础上，使用自然语言处理中的词类标注技术以及语义网技术进行信息处理，同时相应适当改变Lucene原有的索引结构，从而形成一个具有初步语义信息分析能力的语义信息检索系统。
在接下来的第二部分中将首先介绍本系统的整体架构，而后在第三部分讲述如何对网页信息进行语义分析，在第四部分讨论生成的语义索引的结构。第五部分描述网页排序算法，最后在第六部分对全文进行总结。
2系统整体结构
本文设计的语义信息检索系统的架构如图1所示。
系统首先对Web页面进行语义分析。在这个过程当中将使用词类识别技术及本体技术，中间结果将以owl文件形式表示。而后按照语义索引的格式将语义分析后的页面文件转化成索引文件从而形成系统真正需要的索引。在检索方式上依然采用关键字方式的查询。
3文本语义分析
对于信息检索系统来说信息处理是整个系统最核心的部分。在Lucene中只是简单的将网页内容分词，得到了最基本的信息处理单元，但是网页中大量的语义信息并没有能够被系统表示出来，因而在后续的检索中也无法从语义层面进行检索。在本文描述的系统中尝试引入了自然语言处理技术以及本体技术对网页进行语义分析，本节具体讲述如何进行该步。总体的流程如图2所示，总共分三个步骤：
1）文档预处理
Web页面通常含有很多用户不关心的信息，如广告链接、图像、版权信息等，通常称作为噪声。在建立索引之前，需要将网页进行清洗，去掉这些噪声。
2）词类识别
使用自然语言处理中的词类识别技术给词语添加词类信息，比如原本网页中有句话：“我的电脑坏”了，那么经过词类识别之后就可以得到信息：“我/PN，的/DEG，电脑/NN，坏/VA，了/AS”。将原来的词语序列分割成了5个部分，并分别标注上了词类。而后将该结果转化成语义网中的owl格式，这样做既有利于后续处理，同时与本体推理需要的文件格式相符。
在转化过程中将每一个分割出来的部分作为一个概念这样形成一个层次的概念，比如上文中词类分析后可以提取出“我，的，电脑，坏，了”5个概念，每个概念在文中的一次出现作为该概念的一次实例，每个实例以它在正文中出现的位置为名字，那么就可以形成“我（#0），的（#1），电脑（#2），坏（#4），了（#5）”。而后转化成owl格式就可以形成
＜rdf:RDF＞
＜owl:Ontologyrdf:about=""/＞
＜owl:Classrdf:ID="我"/＞
＜owl:Classrdf:ID="的"/＞
＜owl:Classrdf:ID="电脑"/＞
＜owl:Classrdf:ID="坏"/＞
＜owl:Classrdf:ID="了"/＞
＜电脑rdf:ID="#2"/＞
＜坏rdf:ID="#4"/＞
＜了rdf:ID="#5"/＞
＜的rdf:ID="#1"/＞
＜我rdf:ID="#0"/＞
＜/rdf:RDF＞
而词类作为另一个层面的概念可以按照同样的方法实例话，那么就可以形成如下的文件片断：
＜rdf:RDF＞
＜owl:Ontologyrdf:about=""/＞
＜owl:Classrdf:ID="PN"/＞
＜owl:Classrdf:ID="DEG"/＞
＜owl:Classrdf:ID="NN"/＞
＜owl:Classrdf:ID="VA"/＞
＜owl:Classrdf:ID="AS"/＞
＜NNrdf:ID="#2"/＞
＜VArdf:ID="#4"/＞
＜ASrdf:ID="#5"/＞
＜DEGrdf:ID="#1"/＞
＜PNrdf:ID="#0"/＞
＜/rdf:RDF＞
两者合并，生成文件“/sample1.owl“，作为词类识别处理部分的最终输出。
3）本体推理
本体是基于本体的语义检索系统的另一重要部分。它是领域内背景知识的良好表达，通过它可以对已经形式化的实例信息进行推理从而添加更多地语义信息。作为示例本文可以引入简易的电脑本体，其内容如图3所示。
在该本体中定义了与电脑有关的6个概念，以及他们的上下位关系，那么通过它可以对第二步词类识别产生的实例信息进行推理。
在上步产生的实例信息中有这样一条：
＜owl:Classrdf:ID="电脑"/＞
＜电脑rdf:ID="#2"/＞
定义了“电脑”这个概念有一个名为“#2”的实例。在简易电脑本体中存在这样一条公理：
＜owl:Classrdf:ID="计算机"＞
＜owl:equivalentClass＞
＜owl:Classrdf:ID="电脑"/＞
＜/owl:equivalentClass＞
＜/owl:Class＞
语义是说“电脑”这个概念与“计算机”这个概念是相等的。那么两个结合就可以推理得到一条新的陈述
＜计算机rdf:ID="#2"/＞
经过该步骤之后最终形成了语义分析的结果。
4索引结构
在对文本进行语义分析之后，下一步就是利用这些信息生成索引。其基本思想是采用类似lucene的反向索引格式。反向索引是一种以索引项为中心来组织文档的方式，每个索引项指向一个文档序列，这个序列中的文档都包含该索引项。相反，在正向索引中，文档占据了中心的位置，每个文档指向了一个它所包含的索引项的序列。你可以利用反向索引轻松的找到那些文档包含了特定的索引项。在lucene中，最核心的索引文件包括三个：
1）索引项信息文件
这是索引文件里面最核心的一个文件，它存储了所有的索引项的值以及相关信息，并且以索引项来排序。
2）频率文件
这个文件包含了包含索引项的文档的列表，以及索引项在每个文档中出现的频率信息。如果lucene在索引项信息文件中发现有索引项和搜索词相匹配。那么lucene就会在频率文件中找有哪些文件包含了该索引项。
3）位置文件
这个文件包含了索引项在每个文档中出现的位置信息，你可以利用这些信息来参与对索引结果的排序。它们的关系如图4所示。
在进行语义分析之后，系统得到的信息比标准的lucene索引结果多了一个词类，因此，需要修改lucene索引结构，在位置文件中多加入一列信息：词类。即将位置文件改称如下表1所示：
5排序算法
本节讲述在接收用户搜索条件后，系统如何处理并返回检索结果。
对于搜索引擎来说检索需要完成两个工作，首先找到相应于检索条件的文档集合，而后要对该集合进行排序。
对于检索文档集合可以通过索引项文件中的频率文件指针找到频率文件，而后可以在频率文件中得到文档集合。
对于排序在lucene中是使用基于频率的评价标准的，具体的计算方法如式1所示：
式1文档排序公式其具体解释如下表2所示：
通过该公式就可以得到每个文档的得分，从而对文档集合进行排序。
在进行语义分析之后，系统除了频率信息，还可以得到每个索引项在文中扮演的角色即词类。因此可以通过该信息对上面的计算方法进行改进从而提高查准率。
首先，对于用户输入的查询，也同样做词类分析，得到待查询索引项及其词类。而后将排序公式修改如下：
式2语义文档排序公式相较于先前的公式，该公式将因子f(tind)修改成了ptf(tind)，它代表索引项t在文档d中以与查询中相同的词类出现的频率。相较于原来公式的索引项t在文档d中出现的频率可以更准确地反映文档的相关度。该值可以通过扩展的频率文件中的POS字段得到。
6结束语
语义检索是把信息检索与人工智能技术、自然语言处理技术相结合的检索技术，它从语义理解的角度分析信息对象与检索者的检索请求，是一种基于概念及其相关关系的检索匹配机制。本文尝试在开源搜索引擎Lucene的基础上设计了一个语义检索系统。该设计首先通过使用第三方词类分析软件对文本进行分析从而将文本语义化。而后设计了语义索引结构以存储语义信息。最后在Lucene原有的排序算法基础之上提出了使用语义信息的排序算法，以期提高查全率和查准率。
参考文献:
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[3]Jena.ASemanticWebFrameworkforJava[EB/OL].[2008-08-29]./.
地理信息系统含义篇3
Abstract:Thedatastructureofbasicgeographicinformationelementsisresearched,usingVBandACCESSdatabaseasadevelopmenttool,thebasicelementsofdatadictionaryquerygeographicinformationsystemisdesignedanddevelopedtorealizetheaccurateinquiryoffundamentalgeographicinformation.
关键词：基础地理信息要素数据字典；数据库；查询
Keywords:fundamentalgeographicinformationdatadictionary；database；query
中图分类号：P208文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）03-0278-01
0引言
基础地理数据要素的数据量是庞大的，仅第一部分就包含了475个数据要素，这对于测绘部门基层用户的外出携带、使用和查找都比较繁琐。为解决这些困难，我们研究和开发出了一套使用简单、查询快捷的基础地理数据要素查询系统。
1系统数据库的设计
基础地理数据要素主要分四部分内容，第一部分有要素名称、要素描述和要素分类代码，这部分的内容相对每个数据要素具有唯一性；第二部分是属性表，包含属性名称、属性描述、数据类型字段要求、属性值域或示例、约束/条件和备注，每个数据要素的属性表中都含有多项记录；第三部分为几何表示，包含几何特征、图形代码、表示方法、属性、几何表示示例和制图表示示例，其中几何特征、图形代码、表示方法和属性含有多项记录，而几何表示示例和图形表示示例具有唯一性；第四部分为相关要素、关系和备注，这三项也具有唯一性。
为了数据库的方便存储、查询，我们把第一部分、第三部分和第四部分中具有唯一性的项合并为一个表，并把要素分类代码定义为索引。其中几何表示示例和图形表示示例为图形数据，我们把这两项的类型定义为OLE对象，以二进制的方式存储在数据表中。为了方便查询我们在表中增加了“要素简码”字段，要素简码字段存储的是要素名称的汉语拼音缩写，如“大地原点”的要素简码为“ddyd”。
属性表中含有多项记录，我们为属性表单独建立了一个表，并使用要素分类代码与要素表相关联。
几何表示中的几何特征、图形代码、表示方法和属性项也含有多项记录，我们为这四项也单独建了一个表，并使用要素分类代码与要素表相关联。
2系统功能的设计与实现
系统根据需要设计了两大功能模块：录入模块和查询模块，系统功能如图1。
2.1基础地理信息要素数据字典录入模块系统需要录入三个数据库表的数据,分别是要素表的录入、属性表的录入和几何表示表的录入。
2.1.1要素表的录入。要素表的录入模块分为添加、修改、删除和存储功能。其中包含几何表示示例和制图表示示例两个图形数据，对于这两个数据需要先进行图片的扫描，形成位图文件，然后系统读入位图文件，并以OLE对象的形式存储在数据库表中，这样就可以在查询系统中调用、显示图形元素。
2.1.2属性表和几何表示表的录入。属性表和几何表示表的录入模块分为添加、修改、删除和存储功能。
2.2基础地理信息要素数据字典查询模块根据基础地理信息要素数据的特点和实际的应用情况，我们在查询系统中设计了两种查询方式：按要素简码查询和要素分类代码查询。
2.2.1要素简码查询。要素简码是要素名称的汉语拼音缩写，我们也在系统中为要素简码设计了模糊查询功能，模糊查询功能就是在查询过程中输入要素名称的汉语品音缩写的前n位，系统会把要素简码前n位为输入字符的所有要素都显示出来。
例如：输入“dd”，系统会把所有要素简码是以“dd”开头的要素都显示出来，方便了用户的选择。这种查询方式是用户的主要查询手段。
2.2.2要素分类代码查询。要素分类代码是由6位数字组成的，同样我们在系统中也设计了模糊查询的功能，例如：输入“11”，系统会把要素分类代码是以“11”开头的所有要素都显示出来，方便用户的选择。
2.2.3要素数据的输出。系统的输出方式是采用了直接调用Execl的方式，把查询到的数据直接输出到Execl文件中，用户可以很方便地进行数据的打印、编辑、保存和传输。
3结束语
《基础地理信息要素数据字典查询系统》是在充分、全面分析基础地理信息要素数据的数据结构，结合用户使用实际的需求而进行研究、设计开发的，也确实为基层用户在作业过程中更加快捷、高效地查询要素数据提供了方便，证实是值得推广的查询工具。
参考文献：
[1]段怡红，吕玉霞，李建利，等.《基础地理信息要素数据字典第2、3部分》编制说明[Z].国家测绘局测绘标准化研究所.
[2]GB/T20258.1-2007基础地理信息要素数据字典第一部分：1：5001：10001：2000基础地理信息要素数据字典[S].
[3]GB/T20258.2-2006基础地理信息要素数据字典第2部分：1：50001：10000基础地理信息要素数据字典[S].
地理信息系统含义篇4
题目浅论会计电算化下的企业内部控制
目录
标题：浅论会计电算化下的企业内部控制………………………………4
1.会计电算化和内部控制的含义……………………………………………………4
1.1会计电算化的含义……………………………………………………………4
1.2内部控制的含义………………………………………………………………5
2.会计电算化对内部控制的影响……………………………………………………5
2.1内部控制形式的变化…………………………………………………………6
2.2存储介质的变化………………………………………………………………6
2.3内容控制的范围变化…………………………………………………………6
2.4交易授权的变化………………………………………………………………6
3.当前会计电算化下企业内部控制存在的主要问题及原因分析………………7
3.1兼容性差………………………………………………………………………7
3.2系统内部衔接性差……………………………………………………………7
3.3数据保密性、安全性差………………………………………………………7
3.4财务网络化带来的问题………………………………………………………8
3.5数据处理方式变化带来的问题………………………………………………8
3.6会计信息磁性化带来的问题…………………………………………………8
3.7用户本身存在的问题…………………………………………………………9
4．加强和完善会计电算化下企业内部控制的对策………………………………9
4.1制度控制………………………………………………………………………9
4.1.1组织与管理控制…………………………………………………………10
4.1.2系统日常操作管理控制…………………………………………………10
4.1.3档案资料控制……………………………………………………………11
4.1.4法规、准则制度控制……………………………………………………11
4.1.5监督机制控制……………………………………………………………12
4.2程序控制………………………………………………………………………12
4.2.1输入、输出控制…………………………………………………………12
4.2.2处理过程控制…………………………………………………………12
4.2.3系统安全控制…………………………………………………………12
4.2.4系统维护控制…………………………………………………………13
4.2.5强化风险意识…………………………………………………………13
4.2.6加强内部审计…………………………………………………………13
4.2.7人员控制………………………………………………………………13
4.2.8.网络的安全控制………………………………………………………13
参考文献……………………………………………………………………………15
【内容摘要】：由于计算机在会计信息系统中的广泛应用，它改变了会计数据的处理方法和存储方式，并且也改变了会计工作的组织。这样，传统的手工会计内部控制制度在多数情况下已不适用于新形势下的计算机会计处理系统，会计电算化的广泛应用，给会计数据的安全性造成了极大威胁，使会计电算化内部控制更加复杂化。企业为了保证会计数据的正确、完整和可靠性而制定的一系列制度、措施和方法，是保证会计数据处理质量的基础，也是会计电算化审计的前提。内部控制是单位为提高会计信息质量，保护资产的安全和完整，确保有关法规和规章制度的贯彻执行而制定和实施的一系列控制、办法和程序。内部控制制度作为企业受托者实现其经营管理目标，完成受托责任的一种手段，在企业内部管理监控系统中起着举足轻重的作用。建立和完善我国内部控制制度对提高企业管理水平、防止错误和舞弊、保护投资者的合法权益并保证资本市场有效运行具有重要的意义。近年来，我国十分重视对内部控制的，并了一系列规范和指导意见，促进了单位内部控制会计毕业论文的建立和完善。但是，会计电算化的发展又给内部控制带来了新的问题和挑战。本文主要分析会计电算化对会计业务内部控制的影响，并以此为基础探讨关于电算化会计信息系统环境下的内部控制建设问题，以确保企业实行会计电算化后，系统能够正常、安全、有效地运行。
【关键词】会计电算化；内部控制；影响。
一．会计电算化和内部控制的含义
（一）会计电算化的含义
会计电算化是将以计算机为主的当代电子信息处理技术应用到会计中的简称，基本含义是指将电子计算机技术应用到会计业务处理工作中，应用会计软件指挥各种计算机设备替代手工完成，或手工很难完成，甚至无法完成的会计工作的过程。将计算机理论和技术、信息管理理论和技术与会计理论和实务相结合，用计算机代替手工记账、算账、报账，实现对会计数据收集、存储、传输和各种加工处理的自动化，以及辅助管理人员利用会计信息进行的管理、分析、预测和决策的全过程。
(二)内部控制的含义
1.所谓内部控制制度即指各级管理部门在本单位、本部门内部因分工而产
参考文献]
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地理信息系统含义篇5
关键词：软件通信体系结构；CORBA；FPGA；IDL编译器
中图分类号：TN915?34；TP314文献标识码：A文章编号：1004?373X（2017）14?0018?05
Abstract：Thesoftwarecommunicationsarchitecture（SCA）normstipulatesthattheCORBAmiddlewareshouldbeusedtorealizeintercommunicationbetweenthewaveformcomponentsrunninginthedifferentprocessors，butthereisnoIDLcompilerwhichcansupporttheCORBAmiddlewareonFPGAeffectively.Therefore，anIDL?Verilogcompilerwasdesigned，whichcansupportanyIDLfilesdefinedbyusersthemselves，andgeneratetheORBcoreandFPGAcomponentframeworkcoderunningonFPGAautomaticallyaccordingtothefunctionalrequirementsofFPGAcomponents，soastorealizetheCORBAcommunicationbetweenFPGAcomponentsandGPPcomponents.ThewholestructureofIDL?Verilogcompilerisintroduced.Thedesignandimplementationofthecompilerareexpoundedindetail.Sometestsforthecompilerwerecarriedout.TheresultsshowthattheIDL?VerilogcompilercanparsetheIDLfilescorrectly，implementthemappingfromIDLtoVeriloglanguage，andgeneratethetargetfilesautomaticallytomakeFPGAreallyhavetheabilityofCORBAcommunication.
Keywords：softwarecommunicationarchitecture；CORBA；FPGA；IDLcompiler
0引言
软件无线电（SoftwareDefinedRadio，SDR）是一种基于通用硬件平台依靠软件实现其功能的无线电通信技术，其体系结构是通过软件通信体系架构（SoftwareCommunicationArchitecture，SCA）来定义的[1?2]。SCA采用CORBA中间件来实现其所需的分布式计算环境[3?4]，其硬件平台通常包含通用处理器（GPP）、数字信号处理器（DSP）、可编程门阵列（FPGA）等。虽然CORBA（公共对象请求体系结构）中间件技术在GPP上已经广泛应用，但在DSP，FPGA等专用处理器上实现起来较为困难，目前只有OIS公司开发的ORBexpressFPGA[5]和Prismtech公司开发的集成电路ORB（ICO）[6]实现了FPGA上的CORBA通信，但考虑到国防安全问题，不允许在我国军事领域中使用[7]。基于以上考虑，为了实现FPGA上的CORBA通信，研发了支持FPGA处理器的CORBA中间件产品FPGA?ORB。
FPGA?ORB中间件主要包括运行在FPGA处理器上的ORB核心、客户端桩和服务器框架以及运行在PC机上的IDL?Verilog编译器，其体系结构如图1所示。其中，ORB核心用于实现客户端请求和服务器对象之间的连接，客户端的ORB核心接收被调用操作的参数并将其组码为网络可接收的格式，服务器的ORB核心将来自网络的操作参数解组，然后送给服务器来执行所调用的操作。客户端桩用于将客户端的请求编码，通过客户端的ORB发送到服务器，并把返回的结果解码后送给客户端。服务器框架负责把客户端通过ORB发过来的请求解码，通过对象操作实现，然后把结果编码后通过服务器ORB发送给客户端。客户端调用的接口和服务器实现的接口是通过接口描述语言（InterfaceDefinitionLanguage，IDL）来定义的，但是与某一种具体编程语言不同，IDL是一种纯说明性语言，它只能够给出该接口的定义和每个操作要求的参数而不牵涉到具体的实现[8?9]，因此要用IDL?Verilog编译器对IDL文件进行编译，然后根据解析得到的IDL文件信息修改模板文件代码，最后生成Verilog语言实现的ORB核心、客户端桩和服务器框架。可见，IDL?Verilog编译器是FPGA?ORB的关键模块，本文主要论述IDL?Verilog编译器的设计与实现。
1IDL?Verilog编译器的设计与实现
本文设计的IDL?Verilog编译器划分为三个子系统：参数解析子系统、编译前端子系统、编译后端子系统，其具体结构如图2所示。其中，参数解析子系统用于完成对用户编译命令的解析，存储编译器控制信息；编译前端子系统用于完成对输入IDL文件的解析，并生成一棵抽象语法树；编译器后端子系统用于完成对编译前端子系统生成的抽象语法树的遍历，并提取相关信息完成对输入模板文件的修改，然后生成目标文件。这种设计方式带来的好处是，可以保持参数解析子系统和编译前端子系统的代码不变，仅仅通过改变编译后端子系统的代码就可以实现针对不同处理器和开发语言的IDL编译器，这样就大大增强了IDL编译器的通用性。下面分别对三个子系统进行详细的阐述。
1.1参数解析子系统
参数解析子系统的作用是通过解析处理用户输入的命令参数以获取控制命令信息来实现对编译器的控制。文中设计的IDL?Verilog编译器需要输入的命令参数包括：源文件名、包含文件路径、输出目标代码文件路径、模板文件路径、参数传递文件路径以及帮助查询命令。
1.2编译前端子系统
编译器前端子系统主要由预处理模块、词法分析模块和语法分析模块组成。下面分别对三个模块进行详细的阐述。
1.2.1预处理模块
预处理模块的主要作用是对输入的IDL文件进行预处理，以方便词法分析模块、语法分析模块进行后续处理。其主要功能子模块包括：源文件包含处理子模块、宏定义处理子模块和条件编译处理子模块。
（1）源文件包含处理子模块。源文件包含处理子模块用来对源文件当中的“#include”语句进行解析，提取输入源文件中的包含文件；然后以包含文件的绝对路径作为输入文件递归调用预处理模块；最后按由外向内和由前向后的原则存储包含文件的绝对路径。IDL?Verilog编译器将按照存储的包含文件的绝对路径的先后顺序对相关文件逐一进行解析处理。
（2）宏定义处理子模块。宏定义处理子模块用来对源文件和包含文件当中的“#define”语句进行解析，将宏定义中的宏名存储，用于预处理模块当中条件编译的判断处理，而并不进行宏定义替换。在语法解析模块中，则会提取完整的宏定义信息，然后将基本数据类型的标识符和已存储的有效宏名进行匹配，如果匹配成功，则将该标识符替换为宏定义的字符串。
（3）条件编译处理子模块。条件编译处理子模块用来对源文件和包含文件当中的“#ifdef”，“#ifdefined”等语句进行解析，具体方法就是将参数解析模块存储的预定义变量名和预处理模块存储的宏名作为依据，对条件编译语句进行判断，找出需要编译的语句。
为了确保源文件和包含文件内容的不变性，预处理模块为每个源文件和包含文件都新建一个与之对应的临时文件。将预处理之后的源文件和包含文件存入与之对应的临时文件。词法分析模块、语法分析模块对源文件和包含文件的后续处理就转化为对临时文件的解析。当所有解析处理结束之后，IDL?Verilog编译器会删除预处理模块生成的临时文件。
预处理模块具体执行流程图如图3所示。
1.2.2词法分析模块
词法分析模块是IDL?Verilog编译器前端子系统的关键模块之一。该模块按从左往右的顺序对源文件进行扫描，在扫描的过程中会跳过空格和换行符并删除注释，将若干连续字符拼接成一个符合IDL语言的构词规则的标识符并提取，然后将提取的标识符交给语法分析模块进行后续处理，其具体过程如图4所示。
1.2.3语法分析模块
语法分析模块采用“边检查、边存储、边转换”的方式来对输入文件进行语法解析：每当语法分析模块从输入文件中检查到一种语法成分时，则调用相对应的语法解析函数对该语法成分进行解析；接着按照IDL语言的语法规则来对语法成分进行解析和检查，并在解析和检查过程中，将该语法成分的信息存储；将Verilog语言不支持的函数参数类型转换为基本数据类型，当函数参数类型为结构体时，则将其按结构体成员的数量拆分为基本数据类型，当函数参数类型为别名时，则将其与存储的别名信息对比，找出其原始基本数据类型。其具体执行流程图如图5所示。最终，一个IDL文件经预处理模块、词法分析模块和语法分析模块会生成一棵抽象语法树，该抽象语法树存储了完整的IDL文件信息[10]。每棵抽象语法树可能包含十棵子树，这十棵子树分别存储：包含文件信息、宏定义信息、常量信息、结构体信息、别名信息、异常信息、枚举信息、联合信息、接口信息、模块信息。
语法分析流程如下：
（1）判断文件是否结束，如果是则执行第（6）步，否则继续执行第（2）步。
（2）从文件中读取一个字符串。
（3）判断该字符串是否为合法字符串，如果为合法字符串，则执行第（4）步，否则执行第（5）步。
（4）判断字符串，如果字符串为函数，则调用函数解析接口进行函数信息提取和存储，并将函数参数的数据类型转换为基本数据类型存储，然后返回第（1）步继续执行；如果字符串为文件包含、属性、异常和用户定义的数据类型（宏定义、别名、常量、结构、枚举、联合），则调用相应的解析函数，完成相应信息的提取和存储，然后返回第（1）步继续执行；如果字符串为接口，则提取接口名和继承接口信息并存储，然后返回第（1）步继续执行；如果字符串为模块，则提取并存储模块名，然后返回第（1）步继续执行；如果字符串不是上面提到的任一字符串，则返回第（1）步继续执行。
（5）报告错误文件名字、错误行数和错误类型。
（6）Y束。
1.3编译后端子系统
编译后端子系统主要包括目标代码生成模块。目标代码生成模块是IDL?Verilog编译器最后一个关键模块。这一模块的主要作用是通过遍历语法分析模块生成的抽象语法树来提取接口信息，然后根据提取的信息完成对模板文件的修改来生成目标文件。
为了方便生成目标代码，本文为每一个需要更改的FPGA?ORB模板文件内容都做了注释标记，目标文件生成函数会从抽象语法树中提取相应信息对模板文件中的标记内容进行修改，并生成目标文件，这样就大大减少了目标代码生成模块的工作量。生成的目标文件按功能可以划分为：ORB模块、IOR解析模块、选择器模块、客户端桩模块、服务器框架模块、组件接口模块，其结构如图6所示。
（1）ORB模块。该模块主要用于GIOP报文头、请求报文头、应答报文头的解析和封装。
（2）IOR解析模块。该模块用于解析应答报文中的对象引用（IOR），获取相应的对象密钥（objectkey）。
（3）选择器模块。该模块为选择器模块，用于报文发送和接收选择。
（4）客户端桩模块。该模块包含多个客户端桩子模块，其数量与组件端口数量相同，其主要作用是对请求报文中的函数参数进行封装以及对应答报文中的函数参数进行解析。
（5）服务器框架模块。该模块包含多个服务器框架模子模块，其数量与组件端口数量相同，其主要作用是对请求报文中的函数参数进行解析以及对应答报文中的函数参数进行封装。
（6）组件接口模块。该模块采用硬件抽象层（HAL）的接口规范[11]，其主要作用是实现FPGA组件端口和FPGA?ORB之间的数据传递。
2IDL?Verilog编译器测试
本文对IDL?Verilog编译器的测试主要分为本地测试和CORBA通信测试两个方面。
（1）IDL?Verilog编译器本地测试。IDL?Verilog编译器本地测试主要是测试IDL?Verilog编译器对IDL文件的解析处理能力。因为输入的IDL文件是无法穷举的，本文采用了等价类测试的方法来测试[12]。通过将输入的文件中的语句划分成能够覆盖IDL语法各种情况的等价类，并对每个等价类完成了测试。由于各等价类的测试步骤相同，本文仅选用了一个测试用例来介绍本地测试的过程。测试的IDL文件test.idl如图7所示，该IDL文件经IDL?Verilog编译器编译之后生成的目标文件如表1所示。测试表明，IDL?Verilog编译器能够实现对输入IDL文件的正确解析，并成功生成目标文件。
（2）CORBA通信测试。CORBA通信测试主要是测试表1中的目标文件能否配合的FPGA?ORB实现FPGA上的CORBA通信。
立足于实验室的测试条件，搭建一个如图8所示的测试平台。该测试平台主要由GPP和FPGA组成，其中，GPP主要用来运行核心框架和GPP波形组件A，FPGA用来运行FPGA波形组件B。GPP采用TAO进行CORBA通信，FPGA采用表1中目标文件组成的FPGA?ORB进行CORBA通信，GPPORB与FPGAORB之间实际通过ELBC总线相连。
测试平台的通信过程如图9所示，上电之后，FPGA组件B也能像GPP组件A一样通过FPGA?ORB向核心框架中的域管理器进行注册，然后域管理器对组件A进行初始化、端口连接和参数配置以完成整个波形组件的初始化；最后组件A和组件B可以通过各自的中间件向对方发送函数调用请求，并返回调用结果。测试表明，IDL?Verilog编译器生成的目标文件成功地实现了FPGA与GPP之间的CORBA通信。
3结语
本文根据IDL语言的语法规则，使用C语言实现了IDL?Verilog编译器。该编译器采用模块化的设计方法，⒄个编译器按功能划分为不同的子模块，可以通过改变其子模块实现不同的语言映射，大大提高了IDL编译器的通用性。同时该编译器生成的目标文件能够正确完成IDL语言到Verilog语言的映射。IDL?Verilog编译器目前已经调试通过，并作为FPGA?ORB重要组成部分实现了FPGA上CORBA通信。
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地理信息系统含义篇6
关键词：环境艺术设计；城市形象；冗余信息；公共导向；识别系统
中图分类号：J50
文献标识码：A
文章编号：1003－9104(2011)05－0228－03
一、冗余信息的定义和概念
信息论是研究存在于通讯和控制系统中普遍存在着的信息传递的共同规律，以及如何提高各信息传输系统的有效性和可靠性的一门通讯理论。1948年传播学学者香农(或译申农)将信息理论运用于研究中，提出“信息”是用于消除不确定性的东西。这个定义舍弃了信息中的具体内容，而把信息仅仅看作是一个“抽象的量”。香农所提出的线性传播模式反映出信息是单向流动的，这一点也同以视觉为主要表达方式的信息导向的单向度传播方式一致。其中，影响消息传递的过程性因素有两个，一个是传播渠道的容量，渠道的容量越大，所能承载的信息越多，传达的效果就越好；另一个是噪音，噪音对信息的传达起到衰减和降低的作用。前者与信息传达效果成正比关系，后者成反比关系。为了保证意义被理解，达到理想的传播效果，传播者有必要给出比实际需要多得多的信息。这些信息往往都是“已知”或“可预计”的内容，即“冗余信息”。
“冗余信息”作为消息或讯息的一种伴生成分，主要表现为信息的重复和累加，从而使传播者的意图被准确传达，实现信息共享的目的。冗余信息与人的认知机制高度关联，人在接受信息总量一定的前提下，认知的快慢取决于必要信息和冗余信息的比例。在冗余信息理论看来，由于冗余信息是在以往信息储备即先验知识的基础传达的，因此冗余信息越多，人的反应速度就越快；相反必要信息的比例越大，人对信息的理解越慢。费斯克等学者认为，“冗余信息”的存在有助于进行精确编码和加强社会联系。在视觉表现上，赫伯特・W・卡皮茨基认为“图示是一种图像符号，它反映所描绘的形象的特征，并通过抽象化的方法来获得符号的质量”。“通过联想与周围环境、色彩组合起来。表达与图示相关的信息。”因此，图形符号具有高度的冗余性，对信息传达至关重要。ISO－TYPE的创造者奥地利社会学家、政治经济学家奥托・纽拉特提出“文字产生细分、图像制造连接”，指出图形语言即象征符号在信息传播中的作用，图形在天然上具有连接和导引的作用，同时具有表达功能、理解功能和思考功能。冗余信息也在图形符号的导引和指示方面发挥着作用。例如：公共图形符号“请勿吸烟”标志往往采用燃烧的香烟形象上被覆盖有斜线的圆圈的形象，红色圆圈表示警示，红色斜线表示禁止。尽管NOSMOKING已经明确了在此场所内的人必须要遵循的事宜，但由英文字母“N”变形演化而来的圆，红色醒目，表示警戒的意思。其中红色和圆都属于冗余信息，它们和香烟的形状结合在一起，强化图片的强制力和视觉效果。
二、公共导向标志与冗余信息
公共图形符号是人们在长期社会生活中逐渐沉淀和沿袭下来的共同认知的基础上形成的，具有直观、简明、易懂、易记的特征，便于信息的传递，设计者借用它向受众传达自身思维过程与结论，达到指导或是劝说的目的。借鉴理查・弗罗里达的《寻找你的幸福城市》中提出的观点：“将幸福城市标准的地点金字塔模型设定为五层，第一层为机会，第二层为基本服务，第三层为领导层，第四城为价值观，第五层为审美。”城市的公共导向识别系统，是将一个城市的历史沉淀和文化精神(第四层面)，通过视觉化的表现――公共图形(第五层面)，实现解释、指示、导向和沟通的功能(第二层面)，并将一个城市的现状(第三层面的表象)与城市的未来(第一层面)有机地联系起来。因此，公共导向系统对于一个城市的发展至关重要。它能使外来访客或市民，能够便捷快速地到达目的地。可以说，越是开放发达的城市，以视觉为依托的公共导向系统越是发达，公共导向识别系统是一个城市国际接轨是否成功的重要标志。
(一)公共图形符号与冗余信息
公共图形符号以图形为主要特征，传递某种信息的视觉符号，表示地图要素的空间位置及其质量和数量特征的特定图形记号或文字。它可以指导人们的行动，提醒人们注意或给以警告等。公共导向系统中的图形符号针对的是全体社会成员，并在每个使用环节中被多次重复消费，承载着关于城市功能结构的信息和城市的人文历史信息，给人们的工作和生活带来更多的便利，对于构建我国和谐文明社会是十分需要的。如道路交通标志、消防安全标志、公共信息标志等。它必须满足清晰度、理解度、明确度三个方面的基本要求。从符号与它所指涉的对象的关联系上，符号可以分为三个层次。
1图像符号。由模拟对象或与对象相似而构成的，借助与表达事物相似的图形形象来表达意义。在计算机领域是指定GIF格式或JPEG格式的小图标(16×16)或大图标(32×32)的文件名，这种定义说明了图形符号必须具备规范性的基本特征。如公共图形符号中的飞机、巴士、出租车、风景区等符号设置。图像符号的直观性和相形性，对图像的理解与已有储备的基础知识有相当大的相关性，使该符号体系能直接迅速地被辨认和识别。
2指示符号。功能如同图书馆的查询目录，它借助时空上的逻辑因果关系，具有鲜明的指向。如指针符号、箭头符号、路标符号等，在公共图形符号中最为常见的是不同朝向的箭头符号，意指信息目的的不同导向。通过对指示性符号元素的增加，可以赋予它他更多的意义。如箭头增加了开放性的边框，意为出口；箭头增加门和跑动人的形状，说明该标志指向安全出口。
3象征符号。指某种抽象的概念或思想的形象传达，借助图形、图像来传达象征的意义。符号与指涉的对象，无必然的或内在的联系，是约定俗成的结果。观念性、世俗性在象征符号中体现明显。如碗和筷子的组合出现是中餐的标志；刀叉的组合是西餐的标识。此类符号体系在承担情感和民族习俗方面的功能尤为突出，并往往依赖于具体环境的解释。在公共导向符号领域，象征符号较多地使用了冗余信息，为了实现抽象意义的表达，很多情况下，象征符号往往将两个或以上的图像符号或图像、指示符号组合，常以人为图形主体，通过增加其他的图形来体现公共图形所要表达的意义。
公共导向符号作为一种空间语言的存在，具有可视性和可读性双重属性，具有高度的信息冗余度。图像符号模拟事物的形状，人可以与现实的形象自然联系起来解码，起到“形”的认知作用。指示符号起引导作用，象征符号是事物的社会信息的载体，如礼品的符号模拟了丝带的形状，意指物品赠与
关系。
(二)形状、色彩与冗余信息
尽管压缩或环境影响产生噪声会图像发生变化，人的视觉系统在对图像做的编码和解码处理，诸多变化并不能为视觉所感知，则仍认为图像足够好。通常视觉系统的分辨能力约为26灰度等级，而一般图像量化采用28灰度等级，这种信息量的级差被称为视觉冗余。视觉冗余是非均匀和非线性的。眼睛对亮度变化敏感，而对色度的变化相对不敏感；在高亮度区，对亮度变化敏感度下降；对物体边缘敏感，内部区域相对不敏感；对整体结构敏感，而对内部细节相对不敏感。根据这些视觉特性对图像信息做技巧性取舍，决定了信息传播的效果。
在图像中重复出现或相近的纹理结构，会产生明显的图像分布模式，构成某类标志在结构上的冗余。例如：为实现公共图形符号传达信息的功能，采用最容易被认知和理解的正方形“口”表示提示和安全；三角形“”表示在交通标志中坡道、转弯、道口等注意标识；圆形“”表示禁止、注意、危险等。在公共导向识别系统中，通过某些场景定的结构形式，造成某类信息的整齐划一的表达方式，方便对同类型信息的快速准确的理解和认知。
在公共导向识别系统中，利用色彩的冗余信息使标志更加容易被解码。源于人类对自然界虎豹与毒蜂恐惧本能的遗传，黑黄相间色彩用来表示危险事物的标准。同样道理，红色含义为停止、危险，用于消防设施；橙色含义为警告，意指机械或电子组件中能碾压、切割或撞击的危险部分；黄色含义为注意，意指可能发生反倒、掉落、撞撞倒或能导致以上问题的非移动物体产生的物理危险；绿色意为安全，用于提示和导向，指与急救有关的区域或设备；蓝色含义为信息，用在信息标识和公告板上；黑白相交含义为界限，指家政或交通区域。
三、冗余信息的应用――地铁路径寻找
在图形符号领域，“冗余信息”使跨国界、现代化的传播与沟通更为简便和直接，并对公共导向识别系统中五个关键维度：路径、边界、区域、节点以及地标方面同样具有指导意义。在这里“易读性”用来表示路线可被沿行的建议程度。最佳的“易读性”是以点带面的路线引导方法。其中“点”表示地点，出发地、目的地、岔路口等关键节点；“线”引导人从此地到达彼地；面是大量类似信息的集合，并由此产生的社区、行政区、商业区等城市功能的划分。在图形辅助下，增加道路决策点的引导标示、图形和方向标等清晰度，实现在抽象的、虚拟的和概念性的环境中辨明方位，使乘客的出行更为便利。
以城市现代化的重要标志地铁为例。在功能上讲，地铁是现代城市最重要的交通枢纽之一；在意义上讲，地铁是一个城市精神风貌的象征，我国城市建设对此十分重视。由于地铁多数是由地下通行的轨道连接城市的各个部分，由此产生的问题就是，很多乘客会因为失去地面标志性建筑物的参考而丧失方向感。因此，在地铁内部以及周边的视觉引导是必要的。对于地铁导向系统的信息设计来说，隐含标识本体支撑结构的存在感，突出标识传达的指示意义，使标识本身与环境协调和融合是设计成功与否的重要问题，应从结构、材料、色彩各个方面充分考虑。地铁导向系统分为地上导向部分、地下导向部分、换乘点导向部分。由于现阶段我国并无地铁公共图形系统的标准出炉，多数地铁仍沿用现有的标准公共图形(国家标准局制定)，个别图形(如扶梯)借鉴国外和欧洲标准。
地标既要重视一般功能性信息的传递，又要传达该城市的文化内涵和鲜明突出的艺术形象特征，将该城市的景深用二维图像生动地表现出来。因此需要更多的创新性和独特性。地标往往可以成为更突出城市形象的重点。地上导向部分告知乘客如何从地面道路寻找到地铁入口。展示内容为地铁标志，挑高3米以上，确保乘客在较远处就能看到。我国地铁标志设计实现了地域风貌和公共图形标准化二者的统一。如，北京的地铁标志外形采取圆形，以轨道的首字母“G”构成，示意地下的隧道，线条庄重大气。中间部分是轮廓为字母“D”，内心有字母“B”，三者构成“北京高速电车”的缩写，符合目前世界各国地铁标志设计中简练、含义准确和几何化的趋向，具有现代感。上海地铁用上海拼音首字母s包围地文首字母M(Metro)彰显现代化大都市的风貌，英文的应用使之最为贴近国际标准。南京地铁秉承“博爱博雅”的市民精神，并用精神的物化――梅花作为标识的主体，中间为圆形的M，充分显示南京特色。地上导视部分主要使用旗帜形标志和柱形标志，旗帜型标志多为指引和诱导，标志地铁的方向。柱形标志应用较多，多用于地铁入口处，起提示作用。
地下导向部分告知行如何进入地铁轨道系统、在候车区等候、乘车方法，以及出站的路径。在地铁路线搜寻中，人们普遍存在着查找、阅读和判断的动态行为。“一个图示即处于符号链中的符号，需要与系统中其他的图示结合起来进行完整的理解，这样一个独立的图示对于受众才是可视和可理解的。整个传播过程具有了动态性、互动性和交互性等特点。”为克服标志适合表现具体的事物，但不适合表现过程和行为的缺陷，大量重复使用箭头创建后一幅图像与前一幅图像之间的相关性，实现乘客按照图像序列中的两幅相邻的图像寻找路径，实现公共导向识别系统的指示功能。在物料的使用上，地铁导向系统用悬挂指示牌、地贴指明换乘和方向；橱窗、综合性信息牌，与入口标志相对应。通过对沿线所有图形符号的标准化设计，实现图形设计风格、图形要素、图形寓意、大小和比例的一致性，确保标识导向系统、标准化的实现。考虑到步行时线性思维特性，标识按照持续且单一的方式放置，会使人们较快地找到自己的道路。
