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聯(lián)合訓(xùn)練大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用 ![]() 本書聚焦聯(lián)合訓(xùn)練大數(shù)據(jù)技術(shù)前沿,分為9章深入剖析和系統(tǒng)闡述其全生命周期管理與創(chuàng)新應(yīng)用,從概念內(nèi)涵(第1章)、采集傳輸(第2章)、高效存儲(chǔ)(第3章)、規(guī)范治理(第4章),到分析與挖掘(第5章)、可視化展示(第6章)、決策與評(píng)價(jià)(第7章),再到安全防護(hù)(第8章)、智能應(yīng)用(第9章)等關(guān)鍵環(huán)節(jié),內(nèi)容涵蓋系統(tǒng)頂層設(shè)計(jì)、核心技術(shù)方法、工具平臺(tái)應(yīng)用及案例解析。 當(dāng)今時(shí)代,大數(shù)據(jù)浪潮正以前所未有的磅礴之勢(shì)席卷全球各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域,深刻重塑著我們的認(rèn)知模式與實(shí)踐路徑。軍事領(lǐng)域作為國(guó)家戰(zhàn)略安全的重要組成,率先置身于這場(chǎng)深刻變革的浪潮之中。聯(lián)合訓(xùn)練大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起與發(fā)展,正在深刻而長(zhǎng)遠(yuǎn)地影響著現(xiàn)代軍事變革的新征程。當(dāng)我們暢游時(shí)代大潮后著手撰寫本書時(shí),心中滿是對(duì)這個(gè)宏大主題的敬畏與探索的熱忱。 隨著戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)朝著信息化、智能化方向飛速轉(zhuǎn)變,聯(lián)合訓(xùn)練已然成為構(gòu)建多軍兵種協(xié)同作戰(zhàn)能力、提升整體軍事效能的關(guān)鍵。而大數(shù)據(jù)技術(shù)為聯(lián)合訓(xùn)練注入了強(qiáng)大的智慧引擎,賦予其全新的內(nèi)涵與更大的可能。它能夠全方位地捕捉聯(lián)合訓(xùn)練過(guò)程中的各類數(shù)據(jù),無(wú)論是參訓(xùn)人員的細(xì)微表現(xiàn),還是作戰(zhàn)單元間復(fù)雜的協(xié)同動(dòng)態(tài),抑或是戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境與裝備參數(shù)等信息,都能被精準(zhǔn)記錄。對(duì)這些數(shù)據(jù)展開深度剖析與科學(xué)運(yùn)用,將其轉(zhuǎn)化為極具價(jià)值的信息資產(chǎn),可以為訓(xùn)練決策提供極為可靠的支撐,讓訓(xùn)練的規(guī)劃更貼合實(shí)戰(zhàn)的復(fù)雜要求,訓(xùn)練方式的革新更有的放矢,訓(xùn)練成效的評(píng)估也更為精準(zhǔn)合理。 本書圍繞聯(lián)合訓(xùn)練大數(shù)據(jù)的全生命周期管理與應(yīng)用展開探討,嘗試闡述系統(tǒng)設(shè)計(jì)的構(gòu)建思路、數(shù)據(jù)采集傳輸?shù)挠行緩健⒋鎯?chǔ)結(jié)構(gòu)的規(guī)劃要點(diǎn)、數(shù)據(jù)治理的規(guī)范準(zhǔn)則、可視化展示的實(shí)現(xiàn)形式、決策評(píng)價(jià)的操作方法、安全防護(hù)的構(gòu)建策略以及智能應(yīng)用的創(chuàng)新探索等一系列重要技術(shù)環(huán)節(jié)。在本書撰寫過(guò)程中,力求各章節(jié)內(nèi)容系統(tǒng)連貫、邏輯清晰,努力繪制軍事大數(shù)據(jù)技術(shù)在聯(lián)合訓(xùn)練中的應(yīng)用藍(lán)圖,以清晰呈現(xiàn)出聯(lián)合訓(xùn)練大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的完整知識(shí)體系與實(shí)踐指南。 對(duì)于軍事領(lǐng)域的專業(yè)人士,我們呈獻(xiàn)本書,希望它能夠成為案頭參考。指揮員們或許能從中發(fā)現(xiàn)一些新的視角,助力于戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的把控與作戰(zhàn)計(jì)劃的優(yōu)化;訓(xùn)練管理人員也可參考其中的思路來(lái)完善訓(xùn)練體系;科研人員可在字里行間尋得一絲靈感的火花,為軍事理論的創(chuàng)新添磚加瓦。我們深知,本書只是一塊引玉之磚,期望能得到專家們的批評(píng)指正,共同推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)在聯(lián)合訓(xùn)練中的應(yīng)用發(fā)展。 對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域的從業(yè)者,書中所分享的關(guān)于聯(lián)合訓(xùn)練大數(shù)據(jù)的處理與應(yīng)用案例或僅為冰山一角。數(shù)據(jù)分析師或許能從中看到不一樣的分析場(chǎng)景,給予自身工作些許啟發(fā);數(shù)據(jù)工程師也許能察覺(jué)到軍事數(shù)據(jù)處理的獨(dú)特之處,為今后的項(xiàng)目積累經(jīng)驗(yàn);算法工程師應(yīng)該可以從聯(lián)合訓(xùn)練的特殊需求中,挖掘出算法優(yōu)化的新方向。衷心希望本書能夠成為大家交流探討的一個(gè)契機(jī),攜手在軍事 科技融合的道路上共同進(jìn)步。 對(duì)于軍事院校的師生們,本書適合用作軍事智能相關(guān)學(xué)科專業(yè)的配套教材。本書不僅涵蓋了大數(shù)據(jù)在聯(lián)合訓(xùn)練中的應(yīng)用案例,還深入探討了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策過(guò)程,以及如何在復(fù)雜多變的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)。教師可將書中前沿知識(shí)融入教學(xué)體系,培養(yǎng)出的優(yōu)秀人才更多地具備大數(shù)據(jù)素養(yǎng)與創(chuàng)新能力;學(xué)生則能通過(guò)系統(tǒng)學(xué)習(xí),提前構(gòu)筑起軍事大數(shù)據(jù)知識(shí)框架,為未來(lái)投身軍事領(lǐng)域奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。 還有廣大軍事愛好者及從事軍事戰(zhàn)略、國(guó)防科技等相關(guān)領(lǐng)域研究的學(xué)者,我們嘗試著描繪出軍事大數(shù)據(jù)在聯(lián)合訓(xùn)練中的大致輪廓,希望能為大家提供一個(gè)了解這一領(lǐng)域的小窗口,引導(dǎo)大家深入領(lǐng)略大數(shù)據(jù)技術(shù)在聯(lián)合訓(xùn)練領(lǐng)域的獨(dú)特魅力與深遠(yuǎn)影響,從而在更廣闊的學(xué)術(shù)研究與戰(zhàn)略思考層面獲得全新的啟迪與感悟。當(dāng)然,這只是一個(gè)初步的探索,期待能聽到大家的不同聲音,促使我們?cè)谖磥?lái)的研究中有更深入的思考與修正。 本書是跨域大數(shù)據(jù)智能分析與應(yīng)用省級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)集體工作的結(jié)晶。鄧勁生研究員、喬鳳才副教授、宋省身副教授等先后開展了三項(xiàng)軍事理論課題研究,并在全軍訓(xùn)練管理領(lǐng)域重大任務(wù)中開展了歷時(shí)四年之久的大型工程實(shí)踐,和莊春華、戴超凡、姚可忠、古兆兵、劉少杰、朱毅、郭力仁等一起取得了軍事科技進(jìn)步獎(jiǎng)等多項(xiàng)重大成果,由熊煒林、鄧紹根、龍力等工程師對(duì)這些技術(shù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行提煉整理后落筆編寫。在三易其稿、反復(fù)打磨的艱苦過(guò)程中,得到了戴文明、王鵬、閆三普、范軍、李冬、關(guān)旭寧、陳修亮、齊若楠、張怡等許多同行和前輩的幫助與鼓勵(lì),部分內(nèi)容得到了張立民、方偉、符立新、官海軍、顧曉波、酒康、張之明、聶明、劉鋒等專家的驗(yàn)證和指導(dǎo),并由譚郁松、黃健、張志勇、汪昌健、葛斌、陳立棟、馬武彬、周浩浩等老師在專項(xiàng)培訓(xùn)任務(wù)中開展教學(xué)試用和優(yōu)化,他們的智慧與經(jīng)驗(yàn)猶如明燈照亮了前行的道路。在此,表達(dá)最誠(chéng)摯的感激之情。 展望未來(lái),聯(lián)合訓(xùn)練大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展之路還很漫長(zhǎng)且充滿挑戰(zhàn)。期望本書能夠成為一顆小小的種子,在國(guó)防現(xiàn)代化建設(shè)的沃土里生根發(fā)芽,引發(fā)更多關(guān)于軍事大數(shù)據(jù)應(yīng)用的思考與實(shí)踐。鑒于自身水平有限且聯(lián)合訓(xùn)練大數(shù)據(jù)領(lǐng)域廣袤深邃,本書必然存在諸多不足與有待完善之處,部分內(nèi)容引用未及溯源也希望廣大讀者能夠包容書中的瑕疵,與我們一同在這片充滿機(jī)遇與挑戰(zhàn)的領(lǐng)域里探索前行,共同為軍事科技的進(jìn)步貢獻(xiàn)各自的力量。 鄧勁生 2025年1月 第1章聯(lián)合訓(xùn)練大數(shù)據(jù)技術(shù)概覽1 1.1聯(lián)合訓(xùn)練大數(shù)據(jù)基本概念1 1.1.1從數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)1 1.1.2從傳統(tǒng)訓(xùn)練到聯(lián)合訓(xùn)練大數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變2 1.1.3聯(lián)合訓(xùn)練大數(shù)據(jù)特征分析3 1.2聯(lián)合訓(xùn)練大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)5 1.2.1國(guó)外聯(lián)合訓(xùn)練大數(shù)據(jù)技術(shù)現(xiàn)狀5 1.2.2大數(shù)據(jù)推進(jìn)聯(lián)合訓(xùn)練的效能7 1.2.3加大聯(lián)合訓(xùn)練數(shù)據(jù)建設(shè)力度8 1.3聯(lián)合訓(xùn)練大數(shù)據(jù)系統(tǒng)頂層設(shè)計(jì)8 1.3.1設(shè)計(jì)目標(biāo)與原則9 1.3.2需求分析10 1.3.3拓?fù)鋵蛹?jí)13 1.3.4遷移與適配15 1.3.5模塊結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)16 1.4本書架構(gòu)19 2.1數(shù)據(jù)采集需求分析20 2.1.1數(shù)據(jù)采集框架20 2.1.2數(shù)據(jù)源采集需求23 2.1.3傳輸技術(shù)需求23 2.1.4數(shù)據(jù)采集工具需求24 2.2內(nèi)部數(shù)據(jù)接入24 2.2.1傳感器數(shù)據(jù)接入24 2.2.2訓(xùn)練裝備數(shù)據(jù)接入25 2.2.3后勤保障數(shù)據(jù)接入25 2.2.4填報(bào)數(shù)據(jù)接入27 2.2.5人員訓(xùn)練數(shù)據(jù)接入27 2.3外部數(shù)據(jù)引接28 2.3.1地理環(huán)境數(shù)據(jù)引接28 2.3.2輿情數(shù)據(jù)引接28 2.3.3后備力量數(shù)據(jù)引接29 2.4跨網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸30 2.4.1云邊端傳輸網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?0 2.4.2網(wǎng)閘31 2.5常用大數(shù)據(jù)采集工具33 2.5.1基于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集工具33 2.5.2基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集工具34 3.1聯(lián)合訓(xùn)練數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析35 3.1.1數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)類型分析35 3.1.2數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求分析36 3.2聯(lián)合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中式存儲(chǔ)38 3.2.1集中式存儲(chǔ)技術(shù)39 3.2.2集中式數(shù)據(jù)架構(gòu)41 3.3聯(lián)合訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)43 3.3.1分布式存儲(chǔ)類型43 3.3.2分布式文件系統(tǒng)43 3.3.3分布式存儲(chǔ)關(guān)鍵技術(shù)44 3.3.4分布式編程模型45 3.4云存儲(chǔ)及存儲(chǔ)虛擬化45 3.4.1統(tǒng)一云管平臺(tái)46 3.4.2異構(gòu)存儲(chǔ)資源納管47 3.5大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)工具47 3.5.1關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)48 3.5.2圖數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)48 4.1數(shù)據(jù)治理需求分析50 4.1.1元數(shù)據(jù)與主數(shù)據(jù)管理需求分析50 4.1.2數(shù)據(jù)集成與共享需求分析51 4.1.3異構(gòu)數(shù)據(jù)源融合需求分析51 4.1.4數(shù)據(jù)質(zhì)量與標(biāo)準(zhǔn)化管理需求分析51 4.2元數(shù)據(jù)管理52 4.2.1元數(shù)據(jù)管理目標(biāo)52 4.2.2元數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)原則53 4.2.3元數(shù)據(jù)管理流程 54 4.2.4元數(shù)據(jù)聚合56 4.2.5元數(shù)據(jù)擴(kuò)展56 4.3主數(shù)據(jù)治理57 4.3.1主數(shù)據(jù)模型建立57 4.3.2主數(shù)據(jù)編碼規(guī)則59 4.3.3主數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查61 4.4異構(gòu)數(shù)據(jù)源融合62 4.4.1異構(gòu)數(shù)據(jù)融合過(guò)程62 4.4.2數(shù)據(jù)融合的技術(shù)方法62 4.4.3融合的三種層次64 4.5數(shù)據(jù)質(zhì)量管理65 4.5.1數(shù)據(jù)質(zhì)量管理治理流程66 4.5.2數(shù)據(jù)質(zhì)量管理評(píng)價(jià)67 4.6數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化管理67 4.6.1數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的分類規(guī)劃68 4.6.2數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)審發(fā)布69 4.6.3數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行69 5.1分析挖掘和趨勢(shì)描述方法71 5.1.1技術(shù)定義及含義71 5.1.2大數(shù)據(jù)分析挖掘功能72 5.1.3與傳統(tǒng)分析方法的區(qū)別74 5.2分析挖掘的架構(gòu)與步驟74 5.2.1問(wèn)題描述與架構(gòu)74 5.2.2數(shù)據(jù)的選擇與預(yù)處理75 5.2.3數(shù)據(jù)挖掘模式和方法76 5.2.4結(jié)果與評(píng)估77 5.3常用分析與挖掘方法77 5.3.1關(guān)聯(lián)規(guī)則77 5.3.2聚類分析79 5.3.3回歸分析82 5.3.4數(shù)據(jù)降維相關(guān)性分析83 5.3.5相關(guān)性分析的其他常用方法87 6.1數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)89 6.1.1數(shù)據(jù)對(duì)象與屬性類型89 6.1.2數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)描述89 6.1.3視覺(jué)編碼與通道90 6.1.4用戶感知與認(rèn)知機(jī)制93 6.2大數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)組件94 6.2.1可視化設(shè)計(jì)準(zhǔn)備95 6.2.2可視化設(shè)計(jì)模型96 6.2.3可視化數(shù)據(jù)98 6.3基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)方式98 6.3.1對(duì)比趨勢(shì)可視化98 6.3.2關(guān)系數(shù)據(jù)可視化100 6.3.3比例數(shù)據(jù)可視化100 6.3.4其他圖表可視化102 6.4高級(jí)與復(fù)雜可視化方式103 6.4.1樹狀圖、層次聚類與分層可視化103 6.4.2流程圖與;鶊D106 6.4.3三維與動(dòng)態(tài)可視化技術(shù)綜合態(tài)勢(shì)展示107 7.1決策分析的任務(wù)和層次109 7.1.1聯(lián)合訓(xùn)練決策分析的任務(wù)域109 7.1.2聯(lián)合訓(xùn)練決策分析層次110 7.2決策的模型框架設(shè)計(jì)110 7.2.1聯(lián)合訓(xùn)練決策的作用機(jī)理111 7.2.2聯(lián)合訓(xùn)練決策的模型結(jié)構(gòu)112 7.2.3聯(lián)合訓(xùn)練決策的大數(shù)據(jù)要素113 7.3決策的關(guān)鍵環(huán)節(jié) 114 7.3.1多維度數(shù)據(jù)分析114 7.3.2決策主體的數(shù)據(jù)共享115 7.3.3決策數(shù)據(jù)挖掘及分析116 7.3.4決策方案的選擇117 7.4決策的評(píng)價(jià)分析 117 7.4.1決策動(dòng)態(tài)分析117 7.4.2決策全局性分析117 7.4.3決策個(gè)性化分析118 7.5評(píng)價(jià)機(jī)制的設(shè)計(jì)118 7.5.1評(píng)價(jià)對(duì)象的確立119 7.5.2決策與評(píng)價(jià)原則119 7.5.3評(píng)價(jià)指標(biāo)120 7.5.4數(shù)據(jù)分析方法122 7.5.5評(píng)價(jià)結(jié)果分析126 8.1大數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系128 8.1.1大數(shù)據(jù)安全需求128 8.1.2大數(shù)據(jù)系統(tǒng)安全體系構(gòu)建129 8.1.3專用網(wǎng)絡(luò)安全加固130 8.2大數(shù)據(jù)安全技術(shù)131 8.2.1傳統(tǒng)安全技術(shù)131 8.2.2大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)措施134 8.3大數(shù)據(jù)備份136 8.3.1大數(shù)據(jù)備份策略136 8.3.2大數(shù)據(jù)備份內(nèi)容137 9.1大數(shù)據(jù)與智能化技術(shù)融合139 9.1.1大數(shù)據(jù)與人工智能雙驅(qū)動(dòng)139 9.1.2大數(shù)據(jù)在人工智能中的作用140 9.2聯(lián)合訓(xùn)練的智能化轉(zhuǎn)型141 9.2.1智能化訓(xùn)練基本概念142 9.2.2智能化訓(xùn)練目標(biāo)142 9.3智能化訓(xùn)練的策略與原則145 9.3.1訓(xùn)練流程的優(yōu)化策略145 9.3.2智能化訓(xùn)練的原則148 9.4聯(lián)合訓(xùn)練的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型149 9.4.1智能化訓(xùn)練模型構(gòu)建149 9.4.2智能分析與決策支持151 9.4.3模型應(yīng)用與持續(xù)優(yōu)化152 9.5智能化聯(lián)合訓(xùn)練應(yīng)用154 9.5.1戰(zhàn)術(shù)模擬與演練154 9.5.2文本智能分析與問(wèn)答154 9.5.3虛擬對(duì)話與通信155 9.5.4智能化后勤支持系統(tǒng)156 9.5.5智能裝備與優(yōu)化訓(xùn)練156
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