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作戰(zhàn)仿真數據工程

作戰(zhàn)仿真數據工程

定 價:¥58.00

作 者: 張宏軍 著
出版社: 國防工業(yè)出版社
叢編項: 國防信息類專業(yè)規(guī)劃教材
標 簽: 政治/軍事 中國軍事

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ISBN: 9787118096514 出版時間: 2014-08-19 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數: 294 字數:  

內容簡介

  《國防信息類專業(yè)規(guī)劃教材:作戰(zhàn)仿真數據工程》圍繞作戰(zhàn)仿真數據的特點,以數據的全生命周期為主線,重點介紹數據的規(guī)劃、數據的建模、數據的采集和存儲、數據的處理與加工、數據的分析與挖掘、數據的綜合應用有關的理論和技術,同時介紹了數據標準化問題和最新的數據工程支撐技術——大數據技術?!秶佬畔㈩悓I(yè)規(guī)劃教材:作戰(zhàn)仿真數據工程》雖然研究的對象是作戰(zhàn)仿真數據,但由于數據工程領域的理論、技術和方法具有較強的相通性,因此,本書的內容可以作為其他領域數據工程建設和研究的參考?!秶佬畔㈩悓I(yè)規(guī)劃教材:作戰(zhàn)仿真數據工程》的內容體系完整、內容實用、并融人了大量最新的數據工程研究成果,可作為相關專業(yè)研究生和高年級本科生的教材,也可作為工程技術人員的參考書。

作者簡介

  張宏軍,1963年8月生于江蘇省泰州市?,F為解放軍理工大學指揮信息系統(tǒng)學院(原指揮自動化學院)教授,博士生導師??倕?yōu)秀中青年專家,大學首席教授。長期從事作戰(zhàn)仿真、軍事運籌等領域的教學和科研工作。先后主持多項全軍重大科技攻關項目,全軍軍事訓練數據工程建設負責人,“聯(lián)合99工程”總師。獲國家科技進步二等獎1項、軍隊科技進步一等獎4項。出版專著、教材8部,發(fā)表學術論文100余篇。獲軍隊育才金獎。榮立二等功1次。

圖書目錄

1.1 數據工程相關概念
1.1.1 數據的定義和生命周期
1.1.2 數據、信息、知識和智慧
1.1.3 數據工程的定義和內涵
1.2 作戰(zhàn)仿真數據工程概述
1.2.1 作戰(zhàn)仿真中數據的重要作用
1.2.2 作戰(zhàn)仿真數據的概念和作用
1.2.3 作戰(zhàn)仿真數據工程的含義
1.2.4 作戰(zhàn)仿真數據完整利用鏈
1.3 數據工程現狀與發(fā)展
1.3.1 美軍數據管理策略的演進
1.3.2 我軍作戰(zhàn)仿真數據工程建設現狀
1.4 小結
習題
參考文獻
第2章 作戰(zhàn)仿真數據規(guī)劃
2.1 數據資源規(guī)劃的由來
2.2 數據資源規(guī)劃的理論基礎
2.2.1 信息工程和戰(zhàn)略數據規(guī)劃
2.2.2 信息資源管理和數據管理標準理論
2.3 數據資源規(guī)劃方法論
2.3.1 國外數據資源規(guī)劃“十六步法
2.3.2 國內的數據資源規(guī)劃方法
2.4 作戰(zhàn)仿真數據規(guī)劃概述
2.4.1 作戰(zhàn)仿真數據規(guī)劃的定義
2.4.2 作戰(zhàn)仿真數據規(guī)劃的原則
2.4.3 作戰(zhàn)仿真數據規(guī)劃的內容
2.5 作戰(zhàn)仿真數據規(guī)劃方法
2.5.1 基于穩(wěn)定信息過程的數據規(guī)劃方法
2.5.2 基于穩(wěn)定信息結構的數據規(guī)劃方法
2.6 數據規(guī)劃工具
2.7 小結
習題
參考文獻
第3章 作戰(zhàn)仿真數據建模
3.1 數據模型基本概念
3.1.1 概念模型
3.1.2 邏輯模型
3.1.3 物理模型
3.2 數據建模標記符號
3.2.1 實體一聯(lián)系圖標記符號
3.2.2 IDEFlx標記符號
3.2.3 信息工程標記符號
3.2.4 UML數據標記符號
3.2.5 標記符號的補充說明
3.3 作戰(zhàn)仿真數據模型的構建
3.3.1 構建基本數據對象
3.3.2 建立數據對象關系
3.3.3 規(guī)范模型描述方法
3.4 基于本體的數據模型構建技術
3.4.1 本體的基本概念
3.4.2 本體的構建原則與步驟
3.4.3 構建領域本體的方法
3.4.4 基于本體的數據模型構建
3.5 小結
習題
參考文獻
第4章 數據的采集與存儲
4.1 數據采集技術
4.1.1 數據采集的基本概念
4.1.2 計算機數據采集系統(tǒng)
4.1.3 作戰(zhàn)仿真數據采集
4.2 數據存儲技術
4.2.1 存儲介質
4.2.2 傳統(tǒng)存儲技術
4.2.3 云存儲技術
4.3 數據備份與恢復
4.3.1 數據容災
4.3.2 數據備份
4.3.3 備份策略
……
第5章 數據處理與加工
第6章 數據分析與挖掘
第7章 數據應用
第8章 數據標準化
第9章 大數據技術

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