装备保障数据仓库与数据挖掘研究

对装备保障大量数据进行数据挖掘,找出有用的内在信息,为领导阶层的决策提供科学而直观的依据,是当前装备保障信息化建设的重要内容。该文在分析现有装备保障数据资源的基础上,提出了装备保障数据仓库的体系和功能构成,并初步探讨了在装备保障数据仓库中实施数据挖掘的技术和方法。     

基于数据仓库的装备保障决策支持系统研究

基于数据仓库的装备保障DSS,给出了数据仓库的概念以及OLTP与OLAP的区别与联系,提出了装备保障DSS的应用体系结构以及用分布式数据库和分布式数据仓库实现整个装备保障数据仓库的构想。     

装备技术保障数据仓库的建立

该文针对XX装备技术保障信息管理系统的开发,划分了系统的层次结构,提出了建立技术保障数据仓库的概念,并结合现有各个XX装备技术保障信息管理子系统模型,具体规划了面向决策分析的技术保障数据仓库的模型,研究了其实现方法。     

SDO在装备保障领域系统集成中的应用

针对当前装备保障领域信息系统存在信息孤岛现象严重的问题,分析信息集成在装备保障中的作用,提出基于服务数据对象(SDO)的信息集成实现方式,采用基于SDO的装备保障信息集成提高保障效率。实践表明,服务数据对象编程框架的引入能够有效地降低数据获取业务与数据使用业务的耦合性。     

装备保障仿真建模方法的研究

在高科技的现代作战中迫切需要建立装备保障仿真研究系统.该文从尽力提高仿真精度且实际可行的角度出发,采用分级分层、逐步细化的方法建立了作战过程中的装备毁伤模型,采用面向对象的方法建立了装备保障模型.在此基础上,把作战和装备保障结合起来初步建立了装备保障仿真系统.     

基于IETM的图像类装备保障数据语义标注研究

为了有效的组织、查询和浏览海量的图像类装备保障数据,分析了现有图模型图像语义标注方法的弊端,选取了装备IETM内的图像类装备保障数据信息作为图像语义标注的样本数据,并结合TF*IDF权值理论,改进了图模型语义标注方法的语义标注词选定方法,构建了基于装备IETM的图像类装备保障数据语义标注模型。实验结果表明,所提出的图像类装备保障数据语义标注模型及算法能够有效地提升图像数据信息查询的查准率与查全率,能够在一定程度上满足用户对图像类装备保障数据语义标注的需求。     

基于HLA的海军装备军地一体化保障仿真系统

针对目前国内装备保障仿真研究的不足之处.提出运用计算机仿真对海军装备军地一体化保障问题进行研究.首先对海军装备军地一体化保障系统进行了分析,进而对海军装备军地一体化保障仿真系统的功能特征进行了研究,给出了仿真系统总体结构的设计思想.提出基于HLA技术构建仿真系统的联邦结构,并对仿真系统中的组成结构进行了划分和功能介绍,然后给出了系统支持装备保障仿真的三种运行方式;最后通过实例验证了基于HLA的海军装备军地一体化保障仿真系统支持海军装备军地一体化保障问题研究的可行性.     

基于GQFD的无人智能化保障装备能力需求分析

着眼无人智能化保障装备发展问题,为构建智能高效的保障装备体系,在对智能化战争条件下装备保障“任务—能力”进行分析,确定感知战场态势、辅助指挥决策、装备检测维修、物资精准保障4项智能化保障任务和大数据分析处理能力、智能决策能力、多源数据采集能力等9种无人智能化保障装备能力的基础上,运用基于灰色关联分析的质量功能展开方法,建立包含灰色综合关联矩阵的无人智能化保障装备能力需求分析质量屋,得到无人智能化保障装备能力指标重要度排序,大数据分析处理能力重要度为6.890 6,居于首位,该能力是保障装备开展所有保障活动的基础,符合智能化装备保障“以智取胜”的致胜机理;结果表明该模型具有较好的可行性和适用性,验证了该方法在无人智能化保障装备能力需求分析中的可行性和有效性,为下一步无人智能化保障装备建设规划提供了有力参考。     

软件列装后保障活动研究

软件在现代武器装备体系中所发挥着越来越大的作用，软件列装后的保障工作也逐渐成为装备保障工作的重要组成部分，本文以现行装备保障模式为基础，以软件工程理论为指导，提出了软件列装后保障活动的设计构想。     

面向装备保障的战损及其修复研究

装备保障工作直接影响部队战斗力和保障力,了解和掌握装备的战损数据信息是装备保障研究与准备的关键.该文提出了面向装备保障的战损及其修复的思想,其中战损研究是核心.在此基础上,阐述了装备战损试验与仿真研究的原理与方法,从系统的角度出发提出了研究的思路并建立了基本框架,对作战、装备战损与装备保障信息流程进行了分析.     

用于不均衡数据集的挖掘方法

传统的分类算法大多是基于数据集中各类的样本数是基本均衡的假设的，而实际应用场合中面临的往往是不均衡数据。针对不均衡数据集，利用传统的分类方法往往不能获得良好的性能，因而研究用于处理不均衡数据集的分类方法就显得相当重要，本文对相关的研究做了综述。     

基于LBS签到事件的数据挖掘研究

随着社会信息大爆炸和大量数据的产生,数据挖掘成了广泛关注的话题。本文从Check-in签到事件的数据出发,回顾了基于LBS的数据分析和挖掘现状。通过对Gowalla数据处理与分析,统计签到事件的数据分布规律,分析用户的签到行为,发现Check-in的时间戳具有明显的规律性,体现了人们的工作休闲活动特点,进一步探讨了签到数据在用户的行为习惯分析及兴趣发现等方面的应用。     

QAR数据的数据融合算法

分析了QAR数据中影响飞机性能衰减的主要因素,采用自适应加权数据融合算法和扩展卡尔曼滤波算法对相关性能参数进行了状态参量的估计,并验证了自适应加权融合算法在外界环境影响较小时的便捷性和外界环境影响过大时的局限性.引入扩展卡尔曼滤波算法,加入高斯噪声的计算,提高了状态估计值的精确度,为航空公司改善飞机运行提供了参考.     

基于高校数据中心的数据分析

随着信息化技术的快速发展,高校的信息系统日趋完善,各种信息系统如学习平台、教学和办公应用系统都运行在数据中心,数据中心存储了大量的业务信息.对高校数据中心存储的各类应用数据进行抽取、转化和处理,建立面向主题的数据仓库.对系统数据进行挖掘和探索式分析,以可视化驾驶舱的方式直观地展现学校的实际数据状态,通过对数据的可视化分析可以为学校在办学、人才培养和学生管理等方面提供数据支持和决策.     

数据链数据过滤器技术研究

本文主要研究数据过滤器技术征数据链中的应用,并往此基础上提出了数据过滤器的关键技术,在数据管理和资源分配等工程领域具有参考价值。     

基于数据仓库的数据转移方法

数据转移是企业实施数据仓库的关键 ,针对数据仓库的技术特点 ,结合微软公司的数据仓库解决方案和数据转移服务 DTS,对数据转移过程中的几个典型问题 ,给出了其各自的解决方案     

面向海量数据的数据一致性研究

复制是实现海量数据管理的关键技术之一，多副本之间的数据一致性维护是提高分布式系统的容错能力与性能的重要保证。强一致性确保并发的修改操作不会发生冲突，但是限制了系统的可用性、连通性以及副本数量；弱一致性确保副本的最终一致，提高了系统的容错能力。本文从已有的一致性维护方法出发，结合海量数据的特点，对一致性维护过程中所涉及的更新发布、更新传播方式、更新传播内容以及更新冲突解决等几个方面进行了分析，提出了相应的解决方法。     

基于Clementine的图书馆流通数据挖掘

数字图书馆改变了传统图书馆的服务模式,同时也积累了大量的读者信息,为个性化服务提供了数据基础。本文重点研究聚类分析技术及其在图书馆中的应用,利用Clementine的两步聚类模型实现对读者的聚类分析,将读者聚类为消极型、一般型和积极型三种类型,针对不同类型的读者,图书馆可以提供相应的个性化服务。     

基于数据模糊化处理的数据脱敏研究

随着大数据产业的飞速发展,数据泄露和信息泄露事件也越来越多,基于这种情况下,如何对数据有力的保护成为我们研究的重点内容,本文利用简单替换加密和维吉尼亚两种传统的算法对数据进行加密,利用模糊集里面的隶属函数的方法,对数据进行简单的模糊化处理,并且运用匹配度公式和模糊量词的方法,对数据信息进行进一步的泛化处理,对单数据源的信息的保护起到了预期的效果。     

基于数据立方体的数据挖掘系统

介绍了一个通用的数据挖掘系统-基于数据立方体的数据挖掘系统的设计与实现过程。该系统基于C/S构架，引入了挖掘模型的概念，集成了两种算法，图形化显示挖掘结果。文中详细介绍了系统的这些特点。