基于MapReduce的CME参数识别模型并行计算技术

日冕物质抛射（Coronal Mass Ejection,CME）参数识别模型是太阳风预报过程的重要组成部分.在空间环境预报业务中,为提高太阳风预报的准确率,需要提高CME参数识别的精度.模型以计算任务串行的方式运行,运算效率低导致模型运算时间长,不能满足这种需求.CME参数识别模型的物理运算过程相互不独立,其在单节点上的运行方式不能满足并行化要求.基于MapReduce的并行计算框架,改进了CME参数识别模型的计算流程,提出CDMR（CME detection under MapReduce）方法,实现了CME参数识别模型的并行计算,并对比分析CME参数识别模型在串行计算和MapReduce并行计算下的运行时间,提高了模型的识别精度和计算效率.      

导弹健康管理大数据云平台架构研究

为了适应导弹健康“大数据”时代的到来,分析了目前导弹健康管理模式存在的问题.设计了导弹健康管理大数据云平台架构,并指出了在平台上应开展的关键技术研究.借助平台,导弹健康管理大数据能得到有效分析处理,有用信息被挖掘出来,支持导弹健康管理的各项决策.