稳定特征选择的多目标蚁群优化

为了提高进化算法特征选择稳定性,提出一种面向稳定特征选择的多目标蚁群优化方法。通过抽样策略集成三种特征排序法的输出作为多目标蚁群优化的稳定性指导信息,聚合特征的费舍尔分值和最大信息系数值作为多目标蚁群优化的启发式信息,以分类正确率和扩展昆彻瓦指标值作为两个优化目标,兼顾算法的分类性能与特征选择稳定性。在四个标准数据集上进行对比实验,结果表明,所提方法能够在分类性能与稳定性方面达到较好的平衡。     

面向军事定向越野训练的数据挖掘思路

军事地形学是军队院校本科必修课程。按图行进的军事定向越野,是军事地形学野外教学的重点和难点。本文借鉴了当前流行的"大数据"思想,针对当前军事定向越野教学训练的特点,研究提出了若干数据挖掘思路,能够从大量训练数据中提取可辅助教员组织教学、制定训练计划的有价值知识,而且具有较好的实用价值和军队院校推广价值。     

基于大数据的态势感知运用分析

善用数据者制人,不善用者制于人。围绕国家安全和军队建设的需求,通过对大数据的分析进行态势感知,日趋具有重要的价值和意义。深入研究大数据技术在态势感知中的作用机理及存在问题,有效利用其优长,解决存在的问题,充分发挥大数据的作用,有益于更好地支撑国家和军队的决策和行动。     

装备“互联网+”平台化综合保障的技术应用

“互联网+”的一个特点是从数据出发,挖掘数据中隐含的本质规律,提升信息的利用率,向用户有针对性地开展业务。在数字化装备时代,装备的研制数据与使用数据信息都是海量的。这些数据资源中隐含的规律信息正是研制部门服务用户的重要资源,也是改进设计、提升装备性能的宝贵财富。综合保障信息系统的核心,是利用数据信息与信息技术为装备的保障工作服务,正符合“互联网+”的理念。本文从“互联网+”技术的理念与途径出发,根据装备保障数据信息资源应用的特点,结合在综合保障信息系统应用中的实践,探索信息化装备保障的技术发展方向。     

强军新时代军队作战数据建设

在信息化战争时代,作战数据已成为战争的重要资源和有效武器,夺取"数据主动权"已成为新一轮军事竞争的重要内容。针对现阶段军队作战数据资源建设中存在的现实问题,基于对作战数据定义和本质内涵的认识与思考,从组织领导、岗位设计、业务定位、责任划分、管理模式、模型体系、协作共享、人才培养等方面,提出了强军新时代加速推进我军作战数据正规化、标准化、实用化建设与发展的几点建议。     

近极轨微纳卫星星座高速数传模型路由算法

基于近极轨微纳卫星星座在高速数据传输模型下的网络特点,给出近极轨微纳卫星星座的高速数据传输的模型,分析适用于该模型的路由算法,推导该路由算法开销的计算方式,说明了算法在高速数传模型下的不足;给出算法的改进策略;利用NS3网络仿真平台建立微纳卫星星座高速数传网络场景,仿真了该场景下采用改进路由算法前后的关键性能指标。研究结果表明：在近极轨微纳卫星星座构建的高速数据传输网络中,改进算法在使得吞吐率和分组到达率有所提升的同时,显著降低了网络系统路由开销,微纳卫星高速数据传输网络的性能得到优化。     

1553B总线即插即用解决方案

在传统1553B总线通信协议的基础上,通过增加初始握手过程和远置终端电子数据单的设计,形成具有即插即用特征的通信协议。基于这个协议,给出1553B总线控制器的即插即用设计方案,包括远置终端加入的总线表构建算法、管理数据结构和总线表动态调度的运行控制方式。总线表构建算法采用基于电子数据单的方法,根据远置终端的通信需求进行分析、计算、转换得到新的总线表。数据结构的思路是将总线表内容的分析提前到初始化时完成,以提高总线运行时的管控和数据交换的效率,以及方法的统一。总线表调度采用主总线表加插入消息的方式。对以上综合解决方案进行时间和适用场合的效果评估,结果表明该方案形成的总线周期、远置终端接入时间长度等指标达到了可以接受的程度,既保持了总线周期的稳定,又提供了即插即用所需要的控制灵活性。具有即插即用特征的1553B总线在CCSDS-SOIS架构中作为底层子网之一,为上层即插即用系统的构建提供了支撑。     

加权模糊C均值聚类算法实现BDS三频组合观测值优选

在对BDS三频载波相位组合观测值进行误差分析的基础上,确定了优选载波相位线性组合系数的筛选标准。针对传统聚类算法在高维多频混合数据集分类中存在的不足,采用一种基于加权的模糊C均值聚类算法,通过对同一维度在不同簇上赋予不同的权重值,对传统遍历搜索法所获得的部分BDS三频载波相位组合观测值进行了优化分类选取,有效解决了传统全球导航卫星系统载波相位观测值选取方法效率低的问题,同时为多系统多频数据组合观测值系数的优化选取提供了一种新的思路。对分类结果进行分析,确定了各类组合观测量的适用范围,并结合实测数据,利用无几何层叠模糊度解算方法对优选组合进行了整周模糊度的解算,结果验证了该方法的可行性。     

E 级超级计算机故障预测的数据采集方法

随着超级计算机规模向E级迅速发展,其可靠性面临巨大挑战,基于故障预测的主动容错技术成为提高系统容错能力的有效方法之一。数据采集是故障预测的基础,现有用于超级计算机故障预测的数据采集方法采集数据属性少、开销大,影响了故障预测的准确性和效率。本文面向未来E级超级计算机,提出数据采集框架（Failure Prediction Data Collection Framework, FPDC）,能够全面采集与计算结点故障相关的状态数据,采用自适应多层分组数据汇集方法,有效解决了随着系统规模增长数据汇集过程开销过大的问题。在TH-1A超级计算机上的实现和测试表明,该数据采集框架具有开销小,扩展性好的优点,能够适应未来大规模系统故障预测数据采集的需求。     

基于单元变形的网格间流场信息传递方法

针对单元网格发生变形重构中新旧网格之间的数据插值问题,提出一种基于格点格式有限体积法的流场数据传递方法。利用非结构动网格技术,将旧网格单元移动到新网格单元,同时时间推进求解流场控制方程,获得移动后旧网格单元物理量,并将其赋给新网格单元,以此来实现两套网格间的信息传递。计算结果表明,该方法在信息传递过程中没有引入插值误差,理论上流场求解方法的精度就是信息传递精度,验证结果表明其显著优于二阶插值精度。