基于节点识别的慢任务调度算法

为了降低大数据处理集群在执行任务过程中的慢任务对作业执行效率的影响,提出了一种识别慢任务、备份慢任务、减少慢任务相结合的调度算法——TQST算法。首先,通过判断节点能力和任务执行时间,建立慢节点、非常慢节点和慢任务队列;其次,根据预判备份执行价值确定如何启动慢任务的备份任务,提高了备份执行的作用;然后,在节点识别的基础上,规避为非常慢节点分配任务,从根本上减少慢任务的产生,提高作业执行效率。实验结果表明,TQST算法在作业响应时间等方面优于已有的慢任务调度算法。     

战场环境多维信息及态势综合表现技术

研究单位:装备学院复杂电子系统仿真重点实验室,国防科技大学信息系统与管理学院主要完成人:吴玲达、于荣欢、赵忠文、宋汉辰、杨超、王敏、刘东、何骏、瞿师、王鹏获奖情况:2012年军队科技进步二等奖本项目为装备预研基金、军队协作等多个项目历经7年多的研究成果,由装备学院和国防     

面向联合态势感知的大数据应用模式研究

联合作战、网络中心战的提出,推动了态势感知的产生和不断发展,作为实现态势感知的重要平台和物质基础,态势图对数据和信息复杂的需求和特性构成了突出的大数据问题.从大数据的高度思考,解决态势感知面临的信息处理难题,是研究联合作战态势感知的重要方法.通过分析联合作战态势感知的数据类型、结构和特点,得出态势感知面临着大数据挑战的结论.初步探讨了可能需要解决的问题和前沿信息技术的应用需求,最后对关键数据和信息处理技术进行了研究.该研究对于“大数据”在军事信息处理和数据化决策等领域的研究具有重要探索价值.     

一种面向重构的XML混合编码方法

为了在关系数据库中高效地组织和管理XML数据,提出了一种混合编码方法.适当改进了向量编码方法,通过向量梯度标识XML数据各节点的位置信息,与各节点的路径信息相结合,能够在数据重构中支持各节点映射与定位,有效避免了由数据更新引发的重新编码问题,实现了高效的路径查询;由此建立了混合编码方案的数学模型、数据模型及关系模式.通过性能分析和实验,表明混合编码能够较好地支持XML数据的查询、更新与重构,验证了该编码方法的有效性.     

赛博作战力量建设的基本特征与影响因素分析

研究赛博作战力量建设的基本特征与影响因素,对于指导作战力量建设实践、提高作战力量建设效益具有重大的现实意义.文中分析了赛博作战力量建设的主体灵活性、对抗性、时代性、系统性等特征,指出了其建设过程受到国防政策、军事理论、部队的科技水平、安全环境、人员素质等因素的影响,进而针对赛博作战力量建设提出了几点建议.     

基于D-S证据理论的预警卫星探测效能评估方法

为减少预警探测卫星探测效能评估中的不确定性,弥补模糊层次分析法等传统评估方法在处理不确定问题上的不足,提出了一种基于D-S证据理论(Dempster-Shafer证据理论)的效能评估方法.该方法将评估指标和评估信息看作是D-S证据理论中的焦元和证据源,再利用Dempster聚合规则进行聚合.结果表明:此方法比传统的模糊AHP法具有更强的处理不确定性信息的能力,可以提高评估的精度.     

多源异构装备数据集成研究综述

现代战争需要高效地处理多源异构的装备数据,装备数据集成主要针对装备数据的来源广泛、结构异构问题,通过数据集成平台对多个数据来源进行统一处理,屏蔽数据之间物理和逻辑层面的差异,实现装备数据的统一表示、存储和管理.研究阐述了基于模式、基于复制的装备数据集成方法,梳理了装备数据集成中存在的组织管理、结构异构、语义异构、大数据等问题及相应的解决方案,分析了以Web Services和Big Data为代表的装备数据集成最新技术,并展望了未来的发展方向.     

一种改进的领域本体语义相似度计算方法

在深入研究语义相似度计算方法的基础上,提出了一种改进的领域本体概念语义相似度计算法.算法考虑了概念间层次顺序、节点深度、语义重合度对基本语义相似度的影响,描述了决定概念语义相似度的各种因素,分析并建立了这些因素的数学模型.通过实验对比与分析,验证了此算法具有较好的精确性和准确性.     

赛博蓝军力量的指挥控制系统建设问题研究

指挥控制系统建设是赛博蓝军力量建设的重要内容之一。首先研究了赛博蓝军力量指挥控制系统的内涵与目标;其次提出了一种网络化的一体化赛博蓝军指挥控制模型,该模型采用纵横相连的网络式结构,使得赛博蓝军力量的指挥控制具有较强的实时性和更强的指挥协同灵活性;最后给出了基于该模型的指挥控制程序和方法,主要包括赛博信息的收集、信息的综合处理与决策、作战方案的制定、作战方案的模拟分析、指挥控制信息的分发、作战效果的评估等6个步骤。     

基于关系数据库的半结构化XML数据组织技术

XM L数据的组织和管理存在多种方法。描述XM L数据、模式以及半结构化XM L数据特点,介绍XM L数据库与XM L数据存储方法,讨论XM L数据在关系数据库中的组织策略;基于编码机制,将半结构化XM L 编码分成次序编码、路径编码、混合编码和支持更新的扩展编码,分析总结半结构化XM L数据编码技术,展望XM L数据组织技术的发展趋势,为进一步进行XM L数据组织技术研究提供基础。