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        大數(shù)據(jù)環(huán)境下信息服務(wù)決策數(shù)據(jù)生成方式研究

        2016-09-25 05:37:53張軍保
        無(wú)線互聯(lián)科技 2016年15期
        關(guān)鍵詞:機(jī)動(dòng)服務(wù)平臺(tái)決策

        李 越,張軍保

        (重慶通信學(xué)院,重慶 400035)

        大數(shù)據(jù)環(huán)境下信息服務(wù)決策數(shù)據(jù)生成方式研究

        李越,張軍保

        (重慶通信學(xué)院,重慶400035)

        綜合生成高價(jià)值、集約化的決策支持?jǐn)?shù)據(jù)是機(jī)動(dòng)信息服務(wù)系統(tǒng)中信息內(nèi)容需解決的重要課題。文章在分析決策支持?jǐn)?shù)據(jù)集約化程度高、精確性高和時(shí)效性強(qiáng)等特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究了基于大數(shù)據(jù)的決策支持?jǐn)?shù)據(jù)的生成模式、目標(biāo)屬性數(shù)據(jù)生成技術(shù),并提出了決策支持“數(shù)據(jù)云”服務(wù)平臺(tái)的構(gòu)建思路和策略,對(duì)于增強(qiáng)機(jī)動(dòng)信息服務(wù)中指揮信息決策、支持?jǐn)?shù)據(jù)核心功能具有重要參考價(jià)值。

        機(jī)動(dòng)作戰(zhàn);信息服務(wù);大數(shù)據(jù);決策

        機(jī)動(dòng)作戰(zhàn)是以本部建制內(nèi)的步兵、坦克兵、炮兵等力量為主體,并得到跨建制、超常規(guī)加強(qiáng)和支援的諸軍兵種聯(lián)合進(jìn)行的戰(zhàn)斗行動(dòng),主要表現(xiàn)為以精銳作戰(zhàn)力量在較短的時(shí)間內(nèi),以中、小規(guī)模作戰(zhàn)達(dá)成戰(zhàn)役戰(zhàn)略目的,戰(zhàn)斗樣式將隨著作戰(zhàn)對(duì)象、地形、任務(wù)及作戰(zhàn)進(jìn)程的變化而變化。在機(jī)動(dòng)環(huán)境下,機(jī)動(dòng)用戶的信息服務(wù)和固定環(huán)境下的信息服務(wù)不同,必須考慮位置相關(guān)因素、時(shí)效性相關(guān)因素和用戶行為特征等,才能符合機(jī)動(dòng)作戰(zhàn)瞬息萬(wàn)變的戰(zhàn)場(chǎng)形態(tài)。整個(gè)機(jī)動(dòng)作戰(zhàn)戰(zhàn)場(chǎng)的信息,將通過(guò)一體化的機(jī)動(dòng)信息服務(wù)保障手段,形成全天候、立體化、多種手段并舉的綜合一體化戰(zhàn)場(chǎng)信息網(wǎng),為機(jī)動(dòng)作戰(zhàn)中的各機(jī)動(dòng)用戶提供信息服務(wù)。

        信息化作戰(zhàn)條件下,戰(zhàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)具有明顯的大數(shù)據(jù)特征,因此機(jī)動(dòng)信息服務(wù)系統(tǒng)中的指揮信息系統(tǒng)模塊不僅應(yīng)具有數(shù)據(jù)匯聚整編的能力,更需要具備生成決策支持?jǐn)?shù)據(jù)的能力,為作戰(zhàn)決策注入新的活力。戰(zhàn)略信息與戰(zhàn)役信息、戰(zhàn)術(shù)信息密切相連,難以明確區(qū)分其層次,許多戰(zhàn)術(shù)行動(dòng)直接決定戰(zhàn)略、戰(zhàn)役行動(dòng)的成敗,這就要求將戰(zhàn)略、戰(zhàn)役和戰(zhàn)術(shù)信息結(jié)合在一起,實(shí)現(xiàn)一體化的信息服務(wù)保障體系,形成戰(zhàn)場(chǎng)信息資源共享。如何把握大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)規(guī)律,對(duì)海量多元基礎(chǔ)屬性數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘,綜合生成高價(jià)值、集約化的決策支持?jǐn)?shù)據(jù),從而有效輔助作戰(zhàn)決策,是我軍機(jī)動(dòng)信息服務(wù)系統(tǒng)中信息內(nèi)容模式研究需要解決的一個(gè)重要課題。

        1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下機(jī)動(dòng)信息服務(wù)系統(tǒng)指揮信息決策支持?jǐn)?shù)據(jù)需求分析

        信息化條件下的作戰(zhàn)體系是一個(gè)開放的復(fù)雜巨系統(tǒng),由于信息技術(shù)的飛速發(fā)展和廣泛應(yīng)用,作戰(zhàn)體系運(yùn)轉(zhuǎn)將涉及越來(lái)越多的各種信息資源,因此,與大型企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理類似,大數(shù)據(jù)已成為信息化條件下聯(lián)合作戰(zhàn)不可回避的問題,換言之,大數(shù)據(jù)環(huán)境是基于信息系統(tǒng)體系作戰(zhàn)必須適應(yīng)的環(huán)境。大數(shù)據(jù)環(huán)境下,依托機(jī)動(dòng)信息服務(wù)系統(tǒng)這一主要指揮手段進(jìn)行作戰(zhàn)籌劃時(shí),首先需要解決面向指揮者尤其面向指揮員提供什么樣數(shù)據(jù)的問題,也就是決策支持?jǐn)?shù)據(jù)的需求問題。

        首先,決策支持?jǐn)?shù)據(jù)應(yīng)該符合知識(shí)管理的DIKW模型,即數(shù)據(jù)(Data)、信息(Information)、知識(shí)(Knowledge)、智慧(Wisdom)。數(shù)據(jù)D在本文中探討了一個(gè)單獨(dú)立作戰(zhàn)目標(biāo)的事實(shí)、信息、知識(shí);信息I則是有意義的數(shù)據(jù),或者是有序的數(shù)據(jù),信息是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的“關(guān)聯(lián)、分類、計(jì)算、糾正、提煉”等獲得的;知識(shí)K是有用的信息,通常是通過(guò)對(duì)信息采取“比較、推理、關(guān)聯(lián)、交談”等方式獲得的;智慧W是集體或個(gè)體,運(yùn)用知識(shí)解決問題的經(jīng)驗(yàn),表現(xiàn)為概念、經(jīng)驗(yàn)和洞察力,在對(duì)知識(shí)理解的基礎(chǔ)上對(duì)知識(shí)進(jìn)行運(yùn)用。這也是知識(shí)的產(chǎn)生、評(píng)估和使用的基本框架??梢姡瑳Q策支持?jǐn)?shù)據(jù)的獲取,應(yīng)該是從數(shù)據(jù)D中獲得信息I,并基于智慧W獲取知識(shí)K的過(guò)程。因此,決策支持?jǐn)?shù)據(jù)是基于底層數(shù)據(jù)所獲取的高層“知識(shí)”。

        其次,決策支持?jǐn)?shù)據(jù)應(yīng)該具備以下3個(gè)特點(diǎn)。

        1.1集約化程度高

        決策的關(guān)鍵是要達(dá)成及時(shí)性和科學(xué)性。決策支持?jǐn)?shù)據(jù)的目的性應(yīng)該高度聚焦,信息量應(yīng)該十分豐富,并且還能蘊(yùn)含高價(jià)值的知識(shí)和認(rèn)知,這樣才能為指揮者直接、快速、集中和有效地利用。反之,如果提供的決策支持?jǐn)?shù)據(jù)是粗放的、離散的,有明顯的冗余甚至有偏差,將會(huì)使指揮者陷入迷惑從而遲滯決策,甚至嚴(yán)重干擾正確決策。大數(shù)據(jù)方法能夠以新的方式處理各部門各系統(tǒng)分散存在的海量數(shù)據(jù),更多的是依賴于數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析而不是數(shù)據(jù)間特性的因果分析實(shí)現(xiàn)集約化處理,因此,指揮者借助大數(shù)據(jù)方法和手段得到的決策支持?jǐn)?shù)據(jù),可直接、集中、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)“威脅有哪些”“最高程度威脅是什么”“我方優(yōu)勢(shì)是什么”等信息和知識(shí),從而快速作出正確決策。

        1.2精確性高

        信息化條件下作戰(zhàn),要求實(shí)施精確的作戰(zhàn)運(yùn)籌,在最短的時(shí)間內(nèi)以最低的代價(jià)達(dá)成最佳的戰(zhàn)場(chǎng)控制效果。這需要準(zhǔn)確而詳細(xì)地掌握各作戰(zhàn)目標(biāo)信息,掌握我參戰(zhàn)兵力的空間信息和兵器使用的空間要求,從而精確把握作戰(zhàn)時(shí)機(jī),運(yùn)用相應(yīng)的作戰(zhàn)力量,對(duì)選定目標(biāo)實(shí)施精確打擊。通過(guò)大數(shù)據(jù)的特征知識(shí)挖掘技術(shù),包括基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、高擴(kuò)展的數(shù)據(jù)分析技術(shù)、大數(shù)據(jù)并行計(jì)算框架技術(shù)等,可以高效準(zhǔn)確地處理各種數(shù)據(jù),從中得到精確的決策支持?jǐn)?shù)據(jù),縮短決策周期,提高指揮速度,加快作戰(zhàn)進(jìn)程。

        1.3時(shí)效性強(qiáng)

        信息化條件作戰(zhàn),戰(zhàn)場(chǎng)實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)化、一體化,信息可實(shí)時(shí)獲取、傳輸、處理和利用,戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)瞬息萬(wàn)變。數(shù)據(jù)處理越及時(shí),其價(jià)值就越大,發(fā)揮的效能就越好,就能在快速變化的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)中贏得先機(jī)。如何從種類繁多、價(jià)值密度低的基礎(chǔ)屬性數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)情況數(shù)據(jù)中實(shí)時(shí)地提煉出系統(tǒng)所需的決策支持?jǐn)?shù)據(jù),是制約整個(gè)作戰(zhàn)輔助決策系統(tǒng)效率的瓶頸。

        2 運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù),生成智能決策支持?jǐn)?shù)據(jù)

        2.1基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理與數(shù)據(jù)挖掘的決策支持?jǐn)?shù)據(jù)生成模式

        聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘都是大數(shù)據(jù)模式下的決策支持?jǐn)?shù)據(jù)生成技術(shù),他們有各自的輔助決策方式。在線分析處理,決策支持?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),以提供、存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)和決策支持,適用于各種不同的用戶趨勢(shì)分析,它可以提供一種多維數(shù)據(jù)分析,隨機(jī)的數(shù)據(jù)挖掘查詢和其他信息被用來(lái)進(jìn)行活化,是要找到的信息和知識(shí)的決策給用戶的隱式數(shù)據(jù)。一個(gè)大型數(shù)據(jù)環(huán)境在線分析處理,需要整合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),能夠形成一種新的決策支持?jǐn)?shù)據(jù)生成模式,其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

        圖1 決策支持?jǐn)?shù)據(jù)生成模式

        2.2基于大數(shù)據(jù)融合技術(shù),生成精準(zhǔn)的目標(biāo)屬性數(shù)據(jù)

        目標(biāo)屬性數(shù)據(jù)是決策支持?jǐn)?shù)據(jù)的重要組成。目標(biāo)屬性包括目標(biāo)的當(dāng)前位置、狀態(tài)、威脅程度等?;诖髷?shù)據(jù)融合技術(shù),可以生成決策所需的目標(biāo)屬性數(shù)據(jù)。

        2.2.1目標(biāo)狀態(tài)屬性數(shù)據(jù)的生成

        由于復(fù)雜的外部環(huán)境和傳感器自身的局限性,對(duì)于目標(biāo)信息的處理過(guò)程面臨著多種不確定性,如信息監(jiān)測(cè)傳感器的不確定性引起的隨機(jī)誤差;虛警或者其他目標(biāo)測(cè)量不確定度等客觀來(lái)源造成的誤差;不確定性移動(dòng)目標(biāo);不確定性造成通信延遲等。只有解決這些不確定性問題,才能進(jìn)行目標(biāo)狀態(tài)的融合估計(jì),選擇相應(yīng)的解決方案,包括數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),濾波算法和機(jī)動(dòng)目標(biāo)建模。

        (1)相關(guān)數(shù)據(jù)是根據(jù)與其他測(cè)量單個(gè)傳感器之間的關(guān)系的數(shù)據(jù)的度量來(lái)確定是否與所述其他數(shù)據(jù)處理相同的源(或目標(biāo)事件)。發(fā)現(xiàn)了目標(biāo)跟蹤處理,數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)過(guò)程將已知目標(biāo)航跡預(yù)測(cè)與候選回波進(jìn)行比較,并進(jìn)行跟蹤觀察。

        (2)過(guò)濾和預(yù)測(cè)的目的、目標(biāo)位置、速度、當(dāng)前狀態(tài)和未來(lái)的目標(biāo)周期,如對(duì)加速度進(jìn)行評(píng)價(jià)。維納濾波、最小二乘濾波器、α-β濾波器、α-β-γ濾波器和用于過(guò)濾卡爾曼濾波器基本方法。據(jù)此以確定過(guò)濾算法預(yù)先掌握初步信息的多少。目前的做法通常是用卡爾曼濾波器工程直角坐標(biāo)系來(lái)確定。

        (3)目標(biāo)模型描述了在數(shù)學(xué)模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)狀態(tài)的變化。跟蹤機(jī)動(dòng)目標(biāo)的主要問題是要建立一個(gè)未知的目標(biāo)加速度模型。此問題由兩部分組成:第一,隨機(jī)過(guò)程機(jī)動(dòng)的目標(biāo)特征的特點(diǎn),該過(guò)程為白色;第二,機(jī)動(dòng)加速度的特定概率密度函數(shù)。

        2.2.2目標(biāo)身份屬性數(shù)據(jù)的生成

        多傳感器目標(biāo)基于融合的目標(biāo)身份識(shí)別是對(duì)于來(lái)自多傳感器的身份說(shuō)明或者與身份相關(guān)的參數(shù)將為了得到聯(lián)合估計(jì)身份稠合。目標(biāo)是地理位置分散、輻射到目標(biāo)或者可以肯定的武器平臺(tái)(如作戰(zhàn)單位等)。數(shù)據(jù)參數(shù)數(shù)據(jù)或傳感器相關(guān)判定識(shí)別的屬性,如紅外或可見光譜中,屬性的數(shù)據(jù)身份是指同一性之間的敵我識(shí)別的直接輸出被測(cè)量和突發(fā)成像數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)雷達(dá)反射截面(Radar Cross Section,RCS)等。目標(biāo)融合的身份屬性可以使用以下3種算法:基于認(rèn)識(shí)的模型、基于特征的推理技術(shù)、基于物理模型?;谔卣鞯耐评砑夹g(shù),包括經(jīng)典的推理、貝葉斯和DS證據(jù)推理方法?;谡J(rèn)識(shí)的模型包括邏輯模板、基于知識(shí)的(專家)系統(tǒng)、模糊集理論等。

        2.3基于大數(shù)據(jù)挖掘的艦艇編隊(duì)對(duì)空防御決策支持?jǐn)?shù)據(jù)生成模型示例

        決策支持?jǐn)?shù)據(jù)的生成可以采用各種不同的大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)技術(shù),其中,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的智能決策支持既充分發(fā)揮了以模型計(jì)算為核心的定量分析問題的特點(diǎn),又發(fā)揮了專家系統(tǒng)以知識(shí)推理形式解決定性分析問題的特點(diǎn),充分做到定性分析和定量分析的有機(jī)結(jié)合。運(yùn)用該結(jié)構(gòu)可生成艦艇編隊(duì)對(duì)空防御的決策支持?jǐn)?shù)據(jù)。

        例如,某艦艇編隊(duì)對(duì)空防御決策支持系統(tǒng)可以采用以專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模型庫(kù)為主體的智能決策數(shù)據(jù)生成模型。具體如下:

        (1)知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)表示采用產(chǎn)生式系統(tǒng)的規(guī)則表示,事實(shí)庫(kù)中的每一個(gè)事實(shí)均以對(duì)象、屬性、價(jià)值、重量來(lái)表示,表達(dá)了他的信心。事實(shí)上,即在每個(gè)節(jié)點(diǎn)(推理樹)的樹知識(shí)的所有節(jié)點(diǎn)可以分為葉節(jié)點(diǎn)(節(jié)點(diǎn)證明),它實(shí)際上是基于以下事實(shí)得出結(jié)論庫(kù)中間節(jié)點(diǎn)(中間假設(shè))的事實(shí)和神經(jīng)元之間的知識(shí)嵌入在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(重量)中的黏結(jié)強(qiáng)度。

        (2)推理引擎是基本的信息處理的神經(jīng)元。這是基于多重鏈路點(diǎn)對(duì)點(diǎn)協(xié)議(Multi-Link ppp,MP)中數(shù)值方法的模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有成熟的學(xué)習(xí)算法。有關(guān)使用的算法和模型的詳細(xì)信息,基本上都是基于使用delta規(guī)則感知器和Hebb規(guī)則。

        (3)該數(shù)據(jù)庫(kù)是由來(lái)自基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)動(dòng)態(tài)和靜態(tài)數(shù)據(jù)組成。預(yù)先輸入的,由主庫(kù)和該庫(kù)參數(shù)制備武器固定數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),也被稱為基本數(shù)據(jù)庫(kù)配置;動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)用于存儲(chǔ)戰(zhàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

        (4)艦艇編隊(duì)防空模型庫(kù)模型主要分為3類:第一類是知識(shí)模型結(jié)葉樹,如大量的圖表圖形模型;第二類是決策模型,如方向形成機(jī)理模型分析模型、資源分配和對(duì)空作戰(zhàn)模型等;第三類是優(yōu)化模型。

        3 依托大數(shù)據(jù)環(huán)境,構(gòu)建機(jī)動(dòng)信息服務(wù)系統(tǒng)中指揮信息決策支持的“數(shù)據(jù)云”服務(wù)平臺(tái)

        機(jī)動(dòng)信息服務(wù)系統(tǒng)輔助決策單元的數(shù)據(jù)源是海量、復(fù)雜的,而決策支持所需的數(shù)據(jù)具有高價(jià)值、精簡(jiǎn)、高效等特性,因此,必須采用一種與之相適應(yīng)的高效計(jì)算平臺(tái)。

        云計(jì)算是分析和處理大數(shù)據(jù)的強(qiáng)力平臺(tái),是成本最低、效率最高、利用率最大的大數(shù)據(jù)處理方式。可以通過(guò)云平臺(tái)統(tǒng)一管理作戰(zhàn)過(guò)程中的源數(shù)據(jù),并采取大規(guī)模的分布式處理方式來(lái)提高計(jì)算效率。因此,在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,以云服務(wù)的方式搭建平臺(tái)是快速有效獲取機(jī)動(dòng)信息服務(wù)系統(tǒng)決策支持所需數(shù)據(jù)、提高決策效率的關(guān)鍵。

        3.1機(jī)動(dòng)信息服務(wù)系統(tǒng)云服務(wù)平臺(tái)的特點(diǎn)

        安全、高效、可靠的導(dǎo)航信息服務(wù)體系是建立一個(gè)平臺(tái)、云服務(wù)和運(yùn)行的基本要求。在云服務(wù)平臺(tái)建設(shè)之初,首先,應(yīng)根據(jù)“云機(jī)動(dòng)信息服務(wù)系統(tǒng)”的客戶群體數(shù)量、資源需求、云計(jì)算資源利用率,峰值云資源和服務(wù),傳統(tǒng)的云安全威脅和安全需求評(píng)估的系統(tǒng),選擇合適的對(duì)象和云服務(wù)的比例,從而保證云服務(wù)平臺(tái)具有最優(yōu)的資源配置與響應(yīng)速度。其次,應(yīng)當(dāng)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)云服務(wù)模型的未來(lái)發(fā)展和對(duì)擴(kuò)充和系統(tǒng)接口保留用于未來(lái)的資源需求,云服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施,平臺(tái)和應(yīng)用軟件單元的云的膨脹方向。第三,加強(qiáng)對(duì)機(jī)動(dòng)信息服務(wù)系統(tǒng)云服務(wù)平臺(tái)可用性和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流的安全防護(hù)功能的評(píng)估,為傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)與數(shù)據(jù)安全、高效地遷移至云計(jì)算環(huán)境提供理論依據(jù)。第四,保護(hù)好機(jī)動(dòng)信息服務(wù)系統(tǒng)的云數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、業(yè)務(wù)和用戶信息、領(lǐng)導(dǎo)和機(jī)密數(shù)據(jù)等基本數(shù)據(jù),以確定云服務(wù)的安全瀏覽用戶信息,保密性和可靠性的服務(wù)體系并沒有中斷。因此,在不降低云系統(tǒng)的效率前提下,提高操作應(yīng)用水平、系統(tǒng)服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)和用戶加密認(rèn)證的水平,以確保聲音管理易于控制和使用,是提高平臺(tái)、云服務(wù)的安全性的重點(diǎn)。

        3.2高性能機(jī)動(dòng)信息服務(wù)系統(tǒng)和云服務(wù)平臺(tái)系統(tǒng)的構(gòu)建策略

        該云服務(wù)平臺(tái)使用活動(dòng)以確定科學(xué)的設(shè)計(jì)平臺(tái)的效率和可靠性。首先,必須操縱信息服務(wù)系統(tǒng),其特征是制定了詳細(xì)而完整的設(shè)計(jì)平臺(tái)服務(wù)。硬件和軟件應(yīng)用云計(jì)算、安全系統(tǒng)和功能、調(diào)整結(jié)構(gòu)覆蓋等操作符合技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的云計(jì)算和云系統(tǒng)架構(gòu)規(guī)范,且易于實(shí)現(xiàn)。其次,增加了硬件來(lái)提高在云服務(wù)平臺(tái)系統(tǒng)的應(yīng)用程序和服務(wù)的前提下云平臺(tái)的密度,增強(qiáng)云應(yīng)用軟件的兼容性、可靠性、可擴(kuò)展性、工作能力以及云應(yīng)用的建設(shè),減少維護(hù)和升級(jí)平臺(tái)的成本。第三,在云服務(wù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的設(shè)計(jì)中,應(yīng)加強(qiáng)資源平臺(tái)的云基礎(chǔ)架構(gòu)、系統(tǒng)資源、存儲(chǔ)管理和云應(yīng)用,以數(shù)據(jù)管理和服務(wù)交付資源的云業(yè)務(wù)的統(tǒng)一實(shí)施和管理流程為導(dǎo)向,提高云平臺(tái)效率和服務(wù)質(zhì)量。第四,云服務(wù)平臺(tái)在建設(shè)和功能實(shí)現(xiàn)過(guò)程中,應(yīng)加強(qiáng)平臺(tái)云服務(wù)功能可控性和云應(yīng)用程序設(shè)計(jì)的靈活性,不斷增加云系統(tǒng)底層結(jié)構(gòu)的透明度。

        總之,云服務(wù)平臺(tái)消除了多系統(tǒng)的應(yīng)用存在的分散數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、浪費(fèi)存儲(chǔ)資源、管理不善、對(duì)交叉數(shù)據(jù)分析困難的問題。通過(guò)提供標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)收集接口,機(jī)動(dòng)信息服務(wù)系統(tǒng)云服務(wù)平臺(tái)能夠收集各機(jī)動(dòng)信息服務(wù)系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),并且將數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一存儲(chǔ)和管理,不需要自己搭建復(fù)雜的計(jì)算集群即可獲取高價(jià)值的機(jī)動(dòng)信息服務(wù)系統(tǒng)決策支持?jǐn)?shù)據(jù)。

        4 結(jié)語(yǔ)

        決策支持?jǐn)?shù)據(jù)具有集約、精確、高效等特征。利用大數(shù)據(jù)方法、技術(shù)和手段,進(jìn)行高效數(shù)據(jù)融合、深度數(shù)據(jù)挖掘,可以生成精準(zhǔn)有效的決策支持?jǐn)?shù)據(jù)。云計(jì)算平臺(tái)則為大數(shù)據(jù)提供了基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)所需的靈活計(jì)算環(huán)境。因此,充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的先進(jìn)理念和前沿技術(shù),可以為我軍機(jī)動(dòng)信息服務(wù)系統(tǒng)決策支持提供高效的數(shù)據(jù)支撐。

        Research on the generation mode of information service decision data in big data environment

        Li Yue, Zhang Junbao
        (Chongqing Institute of Communications, Chongqing 400035, China)

        Comprehensively generating high-value, intensive decision support data is an important issue to be solved in mobile information service system content. Based on the analysis of whose characteristics such as high-level intensive, high accuracy and strong timeliness and others, this paper focused on the research of decision support data based on big data generating mode and generating technology and target attribute data generation techniques and put forward the construction idea and strategy of decision supporting data clouds' service platform, which has important reference value to enhance the ability to command information decision in mobility information and support data core functions.

        mobile operations;information services;big data;decision

        李越(1989— ),男,山東新泰,碩士。

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