核数据研究及应用的进展与展望

核数据包括核反应数据与核结构及放射性衰变数据。核反应数据是描述入射粒子与原子核发生相互作用的数据,核结构数据是反映核素自身基本性质方面的数据。核数据是核能利用、核工程建设、核技术应用以及核物理基础研究等方面不可缺少的基础数据,在核医学、材料分析、资源勘探、环境监测、宇航技术以及核天体物理研究领域也有着广泛的应用。本文简要介绍了核数据的种类、产生及应用,评述了国际核数据研究与应用现状以及发展动态、我国核数据研究现状及存在的问题,并对我国核数据工作未来发展方向提出了几点建议。     

飞行试验大数据技术及展望

现代航空武器装备综合化和信息化程度越来越高,飞行试验测试数据的种类增多,测试数据量剧增,飞行试验进入了大数据时代。试飞大数据的来临,对试验数据的获取、记录、传输和处理等传统技术及模式产生了强大的冲击,也提出了严峻的挑战。本文在简要介绍大数据概念及国外研究应用现状的基础上,通过总结分析飞行试验数据的新特征、新需求,提出了“试飞大数据”的概念,得出飞行试验数据是典型大数据的结论;按照试飞测试流程和大数据技术范畴,重点分析了试飞大数据技术中的数据获取、交换、记录、传输、监控、处理、存储等关键技术,最后,对试飞大数据技术的应用前景进行了展望。     

社交网络中热点话题深度挖掘方法及实验测试

互联网大数据时代,社交网络数据交互具有实时性、社会性、复杂性。多元架构数据信息中会存在热点话题数据。传统社交网络热点话题挖掘方法存在热点词条检索速度慢、话题词条层浅、断层数据无法挖掘等一系列问题,如何将社交网络中的热点话题数据进行挖掘,针对这一问题提出大数据信息词条特征比对提取方法,对社交网络中的大数据数据信息词条进行特征显化处理,采用饼图对比方式对特征化词条数据进行网络互交频率展现,采用多维数据获取法,解决社交网络热点话题挖掘中出现的数据阻滞现象,满足社交网络中热点话题深度挖掘的要求。通过仿真实验对提出方法进行效率、准确度、速度测试,实验结果表明,提出方法对社交网络中的热点话题挖掘快捷、高效、实用性强。     

网络环境下气象数据自动查询系统设计

针对传统的气象数据查询方法存在查询过程复杂、准确率低等问题,提出一种网络环境下气象数据自动查询系统设计方法。首先设置在网络环境下,设计气象数据查询系统的硬件部分和软件部分,其中,系统的硬件由上位机和下位机组成;软件设计包括气象数据查询系统气压查询软件设计、湿度数据查询系统气压查询软件设计、气象数据查询系统气压查询软件设计和气象数据查询系统风向风速查询软件设计,在此基础之上,最终实现气象数据的自动查询。仿真实验结果证明,所提方法可以方便、快捷、准确地查询气象数据信息。     

SDN框架下不良数据计算机网络管理系统设计

近年来,随着互联网的飞速发展,网络信息交互量不断增大。各类不良网络交互信息数据充斥着网络交互空间,给网络社交秩序造成破坏。为此,一系列网络不良数据管理系统孕育而出。通过长期实践发现,传统不良数据计算机网络管理系统的管理方式存在不良数据动态检测性不强、不良信息数据内容识别度低、不良数据管理逻辑性差等问题。通过与SDN框架的优势相结合,提出SDN框架下不良数据计算机网络管理系统设计。采用NVR数据量交互模块、数据特征DNA内容识别算法与大数据统筹规划模块,对传统不良数据管理系统方式中存在的问题进行解决。通过实验证明,提出的SDN框架下不良数据计算机网络管理系统比传统的数据管理系统,在不良数据识别、检测、统计、管理等方面上具有绝对优势。     

大数据背景下的数据通信调度方法研究

大数据背景下,传统数据通信调度方法研究由于预测要素引入面窄、预测算法逻辑同意性差,导致数据调度出现数据调度断层现象;针对上述问题,提出大数据背景下数据通信调度3+1集成法设计;采用3+1集成法,通过CPU信号强度波动算法、处理器数据节点动态数检测技术、电频信号转换算法与快速执行代码,解决传统的数据通信调度过程中的数据响应慢、数据调度断层的问题;通过仿真实验证明,提出的大数据背景下数据通信调度3+1集成法具有数据调度速度快、资源开销小、调度数据准确度高的特点。     

基于混合通信的海洋环境综合监测系统软件设计

水文气象观测是海洋环境观测的重要内容,为适应不同观测环境下的通信需求,以卫星通信技术、串行通信技术、以太网络技术等混合通信模式为基础,研究设计了基于混合通信的海洋环境综合监测系统。系统采用XZY3型气象数据采集器、SCA11型浮子水位计采集水文气象数据,通过混合通信模式完成数据对接,实现了数据分析、通信协议转换、对外数据通信、数据图形化显示和数据库存储等功能。该系统能够准确实时的显示水文气象观测数据,完成与不同终端设备的实时数据通信。     

云计算Hadoop平台的异常数据检测算法研究

近年来,随着我国互联网技术的飞速发展与大规模网络运算平台研究的深入,云平台下的数据处理已成为大规模数据的主要处理方式。但是,现有的云计算Hadoop平台在海量数据异常涌入状态下,常常出现数据逻辑错误、数据链完整性缺失、数据失效的问题,造成无法对上述异常数据进行有效检测处理,严重影响云计算Hadoop平台的数据运算准确性。针对上述问题,提出云计算Hadoop平台的异常数据检测算法研究方法。采用JNS数据采集筛查模组、算法逻辑补偿模组与动态反馈模组对现有的云端计算平台存在的问题进行针对性解决。通过仿真模拟实验证明,提出的云计算Hadoop平台的异常数据检测算法研究方法,具有异常数据识别率高,准确性高,速度快、可实施性强、稳定性好的特点。     

基于DDR3 SDRAM的高速大容量数据缓存设计

为了满足对高清非压缩视频数据的实时采集要求,解决常用数据缓存因容量小、数据读写速率低等缺点带来的数据丢失问题,提出了一种基于DDR3 SDRAM的高速大容量数据缓存的设计方法;该方法采用了不同时域数据处理技术、高速数据存储技术以及总线优先级仲裁技术,实现了数据速率高达400 Mbytes/s的实时数据的高速缓存;实践证明,该数据缓存可应用于高清非压缩视频数据的实时采集系统中。     

运动平台目标引导数据解算及误差分析

根据平台和目标的位置、姿态信息,利用旋转矩阵建立了运动平台目标引导模型。在此基础上进行仿真分析,通过计算平台和目标数据存在不同水平误差条件下引导数据的精度,研究了平台和目标数据对引导数据精度的影响。仿真结果表明,对方位角引导数据精度影响较大的参数为平台经度,纬度以及航向角;对俯仰角引导数据精度影响较大的参数为平台经度、纬度、俯仰角以及横滚角;对距离引导数据精度影响较大的参数为平台经度和纬度。     

装备使用与保障研究数据的生成方法研究

装备使用与保障数据是开展装备科学研究的重要依据,而由于管理不善、保密、样本过少等原因常常导致相关数据缺少应有的积累,无法满足实际研究的需要。为了克服这一困难,文章提出通过算法生成数据予以解决。首先根据数据的应用特性,将装备使用与保障数据看作简单数据、规律已知数据和规律未知数据三类,分别制定生成策略。对于简单数据和规律已知数据,通过已有的商用软件或简单的自定义方法生成;对于规律未知数据,采用模式注入或特性继承的方法生成。在某大型装备管理综合信息系统的设计开发中,对这些生成方法进行了工程实践,结果表明了方法的正确性和可行性。     

大型空间环境模拟设备试验数据管理研究

针对国内外空间环境模拟设备试验系统数据管理模式,从试验数据采集、试验数据处理、试验数据存储归档以及试验数据移交利用这四个方面进行对比分析,提出国内空间环境模拟设备试验系统在增强试验数据处理能力、建立卫星故障模式分析和危险分析系统(FMECA)以及局部试验数据应用模式向远程同步试验数据应用模式发展的建议。     

油页岩含油率近红外光谱原位分析方法研究

为实现油页岩含油率的原位检测,采用便携式近红外光谱分析技术,针对吉林扶余油页岩基地2号钻井的66个岩芯样品开展了原位检测的分析建模方法研究。采用自制便携式近红外光谱仪器获得反射率、吸光度、K-M函数三种数据形式光谱数据,结合主成分-马氏距离(PCA-MD)剔除异常样品、无信息变量消除法(UVE)波长筛选及二者组合的四种建模数据优化方法,采用相同的数据预处理方法进行偏最小二乘(PLS)和反向传播神经网络(BPANN)两种方法的建模分析研究,确定最佳分析模型及方法。结果表明(1)不论是否采用四种不同的数据优化方法,两种建模方法所用建模数据库适合采用反射率或K-M函数的光谱数据形式;(2)两种建模方法,采用四种不同的数据优化方法,对相同数据库建模精度的影响不同：采用PLS建模方法、以PCA-MD和UVE+ PCA-MD两种方法进行数据优化、可以提高K-M函数光谱数据形式数据库的建模分析精度,采用BPANN建模方法、以UVE、PCA-MD 与UVE组合的 三种方法进行数据优化、对三种数据形式数据库的建模精度均有所提高;(3)除以反射率光谱数据并进行PCA-MD数据优化外,采用BPANN方法的建模精度好于PLS法。其中采用反射率光谱数据形式、只进行UVE数据优化外的BPANN建模精度最高,预测相关系数为0.92、标准偏差为0.69%。     

利用反射光谱及模拟多光谱数据定量反演北方潮土有机质含量

基于北京市52个潮土样本的高光谱数据和Landsat TM、环境减灾卫星(HJ)影像的波段响应函数,生成宽波段多光谱模拟数据,对比分析了室内实测光谱数据、宽波段模拟数据与土壤有机质含量的相关性,筛选敏感波段,利用偏最小二乘法构建北方潮土有机质含量预测模型。研究表明：在宽波段模拟数据建立的模型中,由Landsat TM模拟数据的差值土壤指数(DSI)、比值土壤指数(RSI)、归一化土壤指数(NDSI)及其第3波段共同构建的模型最优,其决定系数与均方根误差分别为0.586和0.280;与实测光谱数据相比,模拟数据的最佳预测模型,均优于除一阶微分、弓曲差以外的其他10种高光谱模型。因此,利用多光谱数据预测潮土有机质含量是可行的。     

高功率微波系统仿真数据管理支撑技术

针对目前高功率微波系统仿真平台产生大规模复杂结构时变数据场,提出了新的数据存储与处理需求,而现有数据管理方法难以提供平台所需要的数据存取与分析能力。为此,通过研究科学数据表示、元数据管理、高效I/O、并行处理和快速选择等关键技术,集成应用成果并研制自主产权的科学数据管理软件,实现了高功率微波系统仿真实验数据的高效存储、组织与管理,对于方便平台子系统间的数据交换、提升数据存取效率及研究关键物理问题起到了很好的支撑作用。     

基于G/S模式的空间信息云服务架构研究

针对多系统间的数据交换、共享问题,尤其在大数据时代,海量的数据增长给数据的管理带来的挑战,提出了一种基于G/S(General-Browser/ Service-Cloud,G/S)模式的空间信息云服务架构——面向数据的架构(Data Oriented Architecture,DOA)。以数据为核心,以数据标识为主线,通过数据注册中心和数据交换规范XXML(Specific Industry Markup Language),对海量异构数据进行存储、计算和管理,实现多系统间的数据共享、访问和协同。通过在地质灾害监测预警方面的应用,证明了该架构作为信息技术的系统构建方法在大数据时代独特的优势。     

基于迭代寻址的试飞FC数据快视分析技术

航空总线光纤通道FC成为新一代航电系统的构架协议;FC总线测试单次试验数据激增,试飞工程师对总线数据的即时处理提出了要求;对试飞试验总线数据的快速浏览、快速分析一直是数据分析的难题;针对试验FC总线数据的特点,设计了基于迭代寻址的海量FC试验数据帧分析技术,实现了对试飞FC总线数据快进、后退、实时拖动等操作,并实时将关心的参数、时间等关键信息以图表动态显示,实现了FC总线数据的动态快视,解决了海量试验FC总线数据快视处理难题,满足了现代飞行试验FC总线数据即时处理需求。     

基于UML技术的空间基础数据库设计与实现

设计合理的空间基础数据库不仅能提高整个空间数据操作时的性能和效率,而且还可以减少后期的维护修复工作,使整个空间基础数据运行的更加快捷,需要对空间基础数据建立数据库。当前的空间基础数据库设计方法采用ArcSDE数据引擎对空间基础数据进行不断地更新调整,再利用多源空间数据格式转换的技术对空间基础数据库进行设计,存在空间基础数据运行时速度缓慢,计算精度低的问题。为此,提出了一种基于UML技术的空间基础数据库设计方法。该方法首先在空间基础数据库设计中建立空间基础数据索引结构,利用R-树族构建空间基础数据索引树,依据空间基础数据索引树,扫描索引空间基础数据,过滤掉不满足查询条件的空间基础数据对象,使空间数据查询结果可以在额定时间内获得,然后采用空间基础数据点、数据线、以及由数据线组成的区域、一组区域、空间基础数据网络的详细存储方式对空间基础数据进行存储,利用MongoDB驱动程序对矢量空间数据进行存储存储,最后通过对空间基础数据库索引、查询、存储等设计实现了空间基础数据库的建立。仿真实验结果证明,所提方法提高了空间基础数据的建库速度,减少了数据运行的时间,提升了空间基础数据的利用率。     

航天试验数据管理系统的设计与应用

航天产品研制过程中会产生大量的仿真和试验数据,深入分析和充分利用这些数据对研制工作至关重要。本文介绍了基于元数据的航天试验数据管理系统的总体架构和模块组成,该系统基于元数据实现了航天产品研制过程中仿真和试验数据的统一管理,为设计人员提供集中的、规范化的数据管理服务,实现仿真和试验全过程数据的智能采集和集中存贮,支撑不同专业、不同角色的设计人员完成航天产品的协同设计。最后,展望了航天领域试验数据管理发展方向。     

面向LAMOST的天体光谱离群数据挖掘系统研究

在宇宙中寻求未知天体是人类探索宇宙奥妙所追求的目标之一,离群数据挖掘是发现未知天体光谱数据的一种有效途径。文章首先以VC++和Oracle9i为开发工具,设计与实现了面向LAMOST的恒星光谱离群数据挖掘系统,并给出了其软件体系结构和模块功能。其次,对基于中值滤波器的恒星光谱数据预处理、基于距离的恒星光谱数据聚类、基于距离支持度的恒星光谱数据离群数据挖掘、基于主分量分析法PCA的恒星光谱数据离群数据的三维可视化等主要关键技术进行了详细描述。最后,基于SDSS恒星光谱数据的运行结果表明,利用该系统寻找天体光谱离群数据是可行的,从而为寻找未知的、特殊的天体光谱数据提供了一种新途径。