海量感知数据高效传输技术

现有感知数据传输模型存在能量消耗大、网络生存周期短、适用范围窄、收敛性弱以及实际应用性差的问题,为了实现大面积感知数据高效传输,提出了基于数据关联度的模糊自适应融合算法,建立了自适应网络模型。感知节点发送的数据经汇聚节点、中继节点转发时,通过自适应网络模型,根据感知数据关联度,动态修正输入参数加权系数从而改变控制规则,再用优化的控制规则进行参数调整,融合后的数据再传送到上一级平台,实验表明了该算法能明显改善海量感知数据传输性能。     

基于Map/Reduce的朴素贝叶斯数据分类算法研究

针对目前机器学习研究领域中的数据分类问题,选择朴素贝叶斯算法作为研究对象。首先,通过对样本数据特征属性的权重进行加权调整,提高算法处理的准确率;然后,改进朴素贝叶斯算法分类器模型,使其能够利用Map/Reduce并行编程模型,采用多计算资源节点并行处理,进一步提高处理速度。最后,对UCI dataset数据库进行实验验证,结果表明:改进后的算法在海量数据分类处理中具有更好的性能表现。     

基于磁盘阵列的高速数据录取系统实现方案

本文提出了一种基于磁盘阵列机的高速数据录取系统的实现方案,该系统采用脱机方式进行高速大容量的数据录取,实验结果证明该系统的持续数据传输率达到 ７０ Ｍ Ｂ／ｓ,存储容量最大可达到 １８４ Ｇ Ｂ。     

无人机侦察信息解码系统的设计

针对新一代中小型多装载无人机多种多路复合侦察信息解码处理的新要求,提出了一种应用在地面控制站的侦察信息解码系统的硬件设计方案。该方案可以同时对机载雷达、光电、多光谱和数码相机产生的海量多路实时视频和图片进行同时解码处理,并具有一定的差错控制能力。该硬件方案有效节省了地面控制站计算资源,通过与软件方案互为备份的方式提高了地面控制站功能的冗余度和可靠性。     

防止从井底走向茧房

信息化战争时代,海量数据成为基层指战员研究的富矿,特别是随着军事科技快速发展、战争形态日趋复杂,智能化作战倒逼指战员进行“头脑风暴”,对战争的认识已不再是“井底之蛙”。然而,军事智能化会带来作战体系碎裂破解、数据信息短时空积聚、个性化推荐算法滥用等问题,加之很多指战员囿于自我认知局限、疏于学习战争前沿、惑于真假内容甄别,面对海量同质数据信息很容易跌入“茧房”陷入自缚。     

一种总线系统实时数据嵌入式存储方法

提出了一种总线系统实时数据嵌入式存储的方法。该方法中主处理芯片采用Freescale公司9S12X系列双核单片机,存储介质为IDE接口固态盘,9S12X主控芯片的主处理核执行在线数据写入或读出固态盘任务,协处理核执行总线数据的监听和接收任务。结合使用需求阐述了完整的硬件和软件设计方案,较好地实现了总线上海量实时数据的嵌入式存储。     

FlatLFS:一种面向海量小文件处理优化的轻量级文件系统

海量小文件的高效存储和访问是当前分布式文件系统面临的主要挑战之一。以GFS和HDFS为代表的分布式文件系统大多面向海量大文件的高效存储和访问设计,缺乏小文件处理的针对性优化,导致访问海量小文件时效率低下。针对分布式文件系统中海量小文件访问时的数据服务器优化问题,提出了一种采用扁平式数据存储方法的轻量级文件系统FlatLFS,取代传统文件系统对上层分布式文件系统提供数据存储和访问支持,提高了数据服务器处理小数据块时的I/O性能,从而提升了整个分布式文件系统的性能。实验表明,当数据块大小设定为1M时,FlatLFS的随机读性能分别比ext3、ext4、reiserfs高135%、112%和122%。     

铺就漫漫“天光路”--记我国首次星地激光通信试验

茫茫太空中,一颗颗卫星如同闪亮的眼睛,围绕着地球不断监测．不断获取着与我们生活息息相关的信息。但是如何使卫星所获取的海量信息,快速．准确的传输给地面,面对这一考验世界航天的难题．来自哈尔滨工业大学的马晶、谭立英科研团队给出了”中国解答“。     

海量存储 安全随行——卫士通安全云存储解决方案推广会上海站落幕

卫士通安全云存储产品及解决方案研讨/推广会在北京成功举办后,9月30日,上海站拉开帷幕。来自上海市经信委、市商密办、市委宣传部以及上海市各政府、金融、军工、电力等行业的相关代表参加了在海伦大酒店举办的研讨推广会。卫士通公司总经理李学军、副总经理吕涛莅临活动现场并向与会代表发表热情致辞。     

海量数据装入技术研究

阐述了制约海量数据装入速度的5个主要因素,提出了减少磁盘I/O冲突、DBMS装入功能的选用、分解数据、预先排序、消除并发处理等5种主要的提高装入速度的办法,综合应用这些方法可以较好地解决海量数据装入速度慢的缺点。