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Guo Yong(Comprehensive Planning Burean, Navel Equipment Department,Beijing 100841,China) 相似文献
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大数据作为一种新兴的IT实现方式,在深刻影响IT业变革的同时,也为航空业带来了新的发展机遇。飞机运行过程中产生的海量运营数据最能体现民机的大数据基因,基于大数据的飞机运营支援将会是其在航空产业施展拳脚的主要战场之一。首先通过对航空大数据的梳理与分析,获得运营数据的种类、结构、数据流程以及相关特点。然后结合航空公司的具体业务需求,针对飞机典型复杂系统,分别以健康监控中的故障诊断、性能退化预测以及维修辅助决策几大关键技术作为大数据应用的切入点介绍技术研究路线,利用数据挖掘、机器学习等方法识别运营数据在系统不同健康状态下的特征表达,准确预测系统退化趋势,设置风险预警模型以提前预知潜在故障,最后从工程应用角度探讨这些关键技术的大数据实现平台以及基于大数据的运营业务流程。 相似文献
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针对大数据排序算法的需求,提出了基于任务驱动的并行排序算法。该算法采用任务驱动、AIO(Asynchronous Input/Output,异步输入/输出)和双缓冲区机制等技术充分利用系统资源;通过构造等价排序键,优化快速排序算法;并在算法实现上,采用多线程处理任务,通过控制线程个数控制并行度。综合利用这些技术,该算法使得大数据的排序性能接近理论极限值,在CPU(Central Processing Unit,中央处理器)资源充裕的情况下,利用异步压缩技术,还可以突破这一极限,最终实现的系统2 000s就可以对超过500Gbyte的磁盘数据做一次完整的排序。在数据库设计中充分利用此思想,将会实现连接和线程的分离,数据库将可以支持更大的连接数,从而提高数据库支持的并发度。 相似文献
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当前我国高精度惯性导航系统研制已取得长足进展,但惯性导航系统的精度、可靠性和寿命等应用性能距离世界先进水平仍有差距,主要问题在于全寿命周期内的海量测试数据没有被充分挖掘、分析和应用,严重制约了惯性导航系统精度的提升、可靠性分析和寿命预估的准确性。因此,系统、准确、高效、合理地处理设计、生产、测试和使用过程中的海量数据是分析解决高精度惯性导航系统存在问题、提高生产效率、提升产品质量的有效途径。首先,详细分析了惯性导航测试系统数据采集和数据管理中存在的问题,提出大数据管理分析系统的需求和目标;其次,结合数据管理和分析中的关键技术,构建了惯性导航测试系统以数据采集层、数据支撑层和数据应用层为3大模块的大数据分析平台基本框架。为高精度惯性导航系统优化设计、提升精度、保障产品可靠性、合理预估系统寿命及适应未来战争提供了发展思路。 相似文献
智能卫星技术对卫星时间序列数据挖掘提出了越来越多的需求。通常卫星数据计算量都非常大,若串行执行则需要较长时间。以卫星异变过程多类型特征分析过程为典型代表,针对窗口划分与向量相似度计算、特征提取、傅里叶变换、聚类等常见数据挖掘操作,探讨了在多核CPU和GPU的典型异构计算节点中对时序数据挖掘过程进行并行优化的多种策略,包括向量化方法、多进程方法、GPU计算等方法。对这几种优化策略的适用情况进行了实验分析对比。结果表明,针对不同任务情况综合使用多种优化策略具有显著提升效果。 相似文献
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