新型基于大数据分析与挖掘的战略决策框架

随着信息化时代的发展,如何将大数据分析与挖掘应用到战略决策中,更好地解决全局性、 可持续发展性的重大军事决策问题,是当前军队及军工研究所面临的机会与挑战.战略决策对于军队及军工研究所至关重要,一个正确的决策能够提高军队及军工研究所的发展潜力和竞争力.然而,传统的战略决策模型,如波士顿矩阵和麦肯锡矩阵等,存在一定的局限性...     

面向电磁大数据的未知雷达辐射源智能识别

基于人工智能的方法在雷达辐射源识别任务中已取得很好的效果。但随着电子信息技术的发展,将会出现越来越多的未知辐射源,其特征分布与类别都是未知的,在缺少先验知识的情况下,难以对人工智能模型进行充分的训练,使得现有的大多数方法都无法很好地完成对未知雷达辐射源的识别。为了解决上述问题,提出并阐述了可用于未知雷达辐射源识别的电磁大数据的解决方案,重点研究了基于Flink的未知雷达辐射源快速比对检索识别算法。通过对比实验证明了该方法的有效性,其识别准确率可达87.2%,当并行度设置为6时,整个互信息与K最近邻(MI-KNN)并行化算法耗时仅为4.7 s。     

大数据分析平台——从扩展性优先到性能优先

认为现有以Map Reduce/Spark等为代表的大数据处理平台在解决大数据问题的挑战问题方面过多考虑了容错性,忽视了性能。大数据分析系统的一个重要的发展方向就是兼顾性能和容错性,而图计算系统在数据模型上较好地考虑了性能和容错能力的平衡,是未来的重要发展方向。     

有线电视大数据分析平台数据采集

为满足广电在三网融合时期对终端用户行为可感知的需求,需要建立一个以用户行为数据为基础的有线电视大数据分析平台.本文通过电视终端与有线电视网络,详细分析了有线电视大数据分析平台的数据采集.     

企业级安全大数据分析平台

介绍安全大数据分析平台的系统架构,对数据标签化流程进行分析,介绍基础特征选择算法、高阶特征生成算法和分类算法,并搭建实验环境对Spark和Mapreduce方法进行对比分析.     

刍议面向大数据分析的分布式文件系统关键技术

近几年来,我国互联网应用技术水平得到了提高,在这种发展背景下,当前互联网公司企业主要采用的技术手段为数据处理和分析能力,其中多样化和大规模是信息数据结构发展的主要特点,大量的存储数据成为了专业研究学者关注的重点课题。随着社会的逐步发展,现阶段分布式文件系统传统的性能内容已经不能够满足当前形势的需求,数据的扩展性以及一致性操作作为研究的基础,丰富关键数据内容,才能够保证失效的元数据服务器能够在第一时间得到恢复,并且建立相应的存储系统,本文对面向大数据分析的分布式文件系统关键技术内容进行了简要的研究。     

电磁感知大数据综合分析与利用

电磁空间是重要的国家战略资源,其重要性不断提升,实现海量电磁感知数据的综合利用是未来联合行动的必然要求。针对上述需求,分析了电磁感知数据的特点及情报保障需求,设计了数据融合与数据挖掘一体化的数据处理模型,提出电磁感知数据综合分析与利用处理流程,重点分析了侦察感知数据智能化识别、多源数据关联分析、动态知识库构建与维护、目标行为分析与意图识别等关键技术,为实现电磁感知数据综合高效利用奠定了基础。     

电信运营商能耗优化的大数据分析模型研究

针对电信运营商现网的实际情况,提出一种低成本可实施、基于大数据的能耗分析模型,帮助运营商在现有条件下,快速实现能耗分析管控,逐步建立精细化运营管理,为节能减排提供科学依据和决策,未来可发展到智能化的能耗管控.     

工业设备大数据分析展示系统设计与实现

中国作为工业大国,相关工业设备每天产生的运行数据量势必非常庞大。如何合理利用,获取更多商业价值,成为了当前必须要解决的问题。对工业数据进行采集、清洗、整理、分析之后将数据存到MySQL数据库中。后台利用基于Java的Spring Boot框架实现数据接口功能,前端采用Vue.js框架以及ECharts可视化组件,实现前后端分离开发,大大提高了开发效率。该平台通过可视化技术为用户提供更加有友好的数据呈现服务。     

面向大数据的网络流量监控与分析算法综述

网络流量监控与分析(Network Traffic Monitoring and Analysis, NTMA)作为网络管理技术的关键组成部分,能够有效提高互联网等大型网络的健壮性。然而随着互联网业务的复杂性和通信量不断增加,如何设计具有高可扩展性、实时性和高安全性的NTMA应用是一个极其重要且严峻的挑战。将大数据处理技术引入NTMA应用,能够有效提升数据传输过程中的信息量、传输速率、多样性以及准确性。为了进一步研究面向大数据的NTMA算法,首先介绍NTMA算法的背景技术,包括现有的大数据技术和NTMA应用框架;其次,介绍NTMA应用的数据管理技术,并详细阐述数据管理的主要流程和关键技术;最后,概述基于大数据的NTMA框架的最新研究方法。     

基于大数据的C语言程序设计

C语言作为一种程序设计语言,在大数据组成的物联网和云计算中应用广泛,具有强大的适应性和兼容性,是大数据时代下,在IT行业中起到关键作用的程序设计语言。文章分析了基于大数据的C语言程序设计的必然性和应用策略,为C语言在大数据上的应用方向提供了参考依据。以汉字的应用为例,提出了解决C语言应用问题的思路。     

面向大数据的数据服务中心设计与应用研究

大数据管理对传统的基于关系数据库管理系统为核心的数据管理服务平台提出了挑战,研究开发支持结构化和非结构化数据统一管理的数据管理与服务中心成为一项非常迫切并且重要的任务,汇总分析出大数据服务中心四项关键技术,采用可配置泛化表模型等技术,设计了基于Hadoop平台的数据服务中心系统原型BIG-DMS和基于BIG-DMS的数据综合服务平台应用方案,支持结构化和非结构化数据的统一存储、管理和访问服务。     

随机森林在运营商大数据补全中的应用

电信运营商有大量数据,但是鉴于多种原因,数据的质量不够理想,出现大量数据不完整甚至缺失。对于已有数据的挖掘,必须在数据满足质量要求且达到足够采样比例的前提下开展。依托现有的全国日志留存系统,设计完整数据的模板样库,鉴别不能满足质量要求的数据,使用随机森林算法,找到最符合的相同或相关数据,补全数据并提升数据质量;用回溯反馈的方法优化并扩充模板样库。在全国日志留存系统中构建数据补全子系统,实现端到端的数据质量保障和提升,补全并改善历史数据甚至实时数据的质量,最终满足数据处理和挖掘的要求,提升运营商数据质量和价值。     

电信运营商大数据能力开放平台建设

大数据正加速在各行各业的应用,数据的开放有助于运营商内部的聚合和共享,有助于服务千变万化的应用场景,对运营商开拓新业务具有重要意义.分析了大数据和云计算进行结合的背景,提出面向云计算的大数据开放平台整体架构和核心能力,对大数据开放平台的建设思路进行阐述,并对运营商在具体工程中进行大数据PaaS平台的规划和待解决问题进行阐述,为相关研究人员提供参考.     

用于智能电表数据分析的大数据平台

智能电网所产生的海量计量数据对数据存储和数据处理的系统架构提出了苛刻的性能要求,为此,文中提出了一种以内核、代理和客户端为主的模块化的大数据平台架构。所提议的大数据平台是基于Hadoop平台扩展,针对TB级别的静态智能电表数据集的存储和查询。实验结果表明,提议的大数据平台能够为电力行业提供一个具有竞争力且易于操作的大型能源数据管理和可视化知识平台,具有支持数据密集型决策的潜力。     

基于DataOps的运营商大数据平台探索

在数字经济时代下,数据成为运营商的核心资产,DataOps是释放数据价值的有效模式,而大数据平台是实现DataOps的技术基础。通过对DataOps与大数据平台的发展进行梳理,阐述了DataOps的内涵,提出DataOps应用于运营商大数据平台的方法,并构建了基于DataOps的运营商大数据平台架构。     

基于数据挖掘的系统运管能力提升

近几年IT应用技术飞速发展,企业私有云和容器技术使系统应用越来越动态,与此同时,移动互联网对于最终用户的体验和安全保障也越来越高,但传统的系统运维与监控无法适用这些变化。本文提出了一种通过网络流量分组解析与大数据挖掘来提升IT系统运管能力的解决方案。     

基于大数据挖掘的用电行为分析

得益于智能电网的发展,电力大数据的价值与作用逐渐被挖掘。通过对电力大数据的深入挖掘与研究,可促进电网企业管理水平的进一步提升,为我国智能电网的发展提供助力。而依托于大数据挖掘的用户用电行为分析,可实现当前企业电网调控与需求侧的充分融合,为电力系统的稳定性运行提供保障。基于此,文章针对大数据挖掘的用电行为分析进行深入探析,以期为智能电网发展提供帮助。     

基于大数据挖掘分析的垃圾短信治理方案

本文简要介绍了垃圾短信对社会带来的负面影响,分析了目前垃圾短信治理体系存在的不足,提出了基于大数据挖掘分析的垃圾短信治理方案:首先构建垃圾短信用户识别指标体系,通过引入随机森林模型,对垃圾短信用户进行识别和有效治理,最后运用平台对垃圾短信用户进行精细化管理。     

基于云计算技术的大数据分析平台设计与开发

云计算技术通过网络云将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,再通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序,进而给用户提供更加精准的有效数据.进一步分析云计算技术在计算机大数据分析中的应用,不仅能够推动计算机大数据分析技术发展,还能提升数据的处理效率.本文基于云计算就大数据分析平台进行研究与设计,希望可以为...