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大數據與指揮資訊系統

為了解決大數據來源的問題，作者陳小鵬 這樣論述：

隨著資訊技術的快速發展及人類社會的不斷進步，數據呈現“爆炸式”增長，大數據時代已經不可避免地來臨。在軍事領域，由於大量資訊化武器裝備的投入使用及戰場情報獲取能力的不斷提升，軍事數據資源不斷新增、更新與累積，軍事數據的體量在不斷膨脹，大數據特徵也日趨明顯。有針對性地加強大數據對指揮資訊系統建設的影響與對策研究，對於迎接大數據時代的挑戰，搶佔軍事領域的大數據制高點具有重要意義。軍事大數據特指用於軍事領域的大數據體系。   針對指揮資訊系統建設現狀，結合大數據的技術特徵與發展趨勢，應確立“以構建大數據的數據來源體系為基礎、以完善大數據的篩選存儲共用機制為關鍵、以提高大數據的綜合處理支撐能力為抓手、以

健全大數據的系統分析運用功能為重點、以培育大數據的軍事思維創新理念為核心”的基於大數據的指揮資訊系統建設的基本指導。   著眼大數據的關鍵技術發展需求，立足當前指揮資訊系統建設的現狀特點，應對大數據發展指揮資訊系統建設應重點從數據資源體系構建、分析處理能力提升、系統體系架構優化、專業人才隊伍建設、創新思維理念培育、系統功能效益平衡等方面入手，全面推進大數據與指揮資訊系統的融合式建設發展。隨著大數據與指揮資訊系統建設的不斷推進，大數據的基礎支撐地位將更加凸顯、開放共用機制將更加合理、數據採擷技術將更加全面、指揮決策手段將更加科學，基於大數據的指揮資訊系統將趨向融合一體、分佈聯動、功能多樣及人工智

慧。 1 緒論 1．1 背景及意義 1．2 國內外研究現狀 2 大數據與指揮資訊系統的關聯性 2．1 大數據 2．1．1 大數據的基本概念 2．1．2 大數據的主要特徵 2．1．3 大數據的地位作用 2．1．4 大數據的關鍵技術 2．1．5 大數據的發展趨勢 2．2 指揮資訊系統 2．2．1 指揮資訊系統的基本概念 2．2．2 指揮資訊系統的主要功能 2．2．3 指揮資訊系統的技術架構 2．3 大數據與指揮資訊系統的相互關係 2．3．1 大數據可以為指揮資訊系統建設提供數據支撐 2．3．2 指揮資訊系統可以為大數據功能提供應用平臺 2．3．3 大數據與指揮資訊系統在功能建

設上目標一致 2．3．4 大數據與指揮資訊系統在功能運用上各有側重 2．3．5 大數據與指揮資訊系統建設可以實現融合發展 3 大數據對指揮資訊系統建設的影響 3．1 大數據對指揮資訊系統關鍵支撐能力建設的影響 3．1．1 著眼海量數據資源的高效獲取，構建完善全域即時的數據獲取存儲體系 3．1．2 聚焦快速運算處理的性能瓶頸，大力提升快速高效的數據分析處理能力 3．1．3 促進軍事大數據功能有效拓展，積極研發功能適配的數據功能應用模組 3．2 大數據對指揮資訊系統情報獲取功能建設的影響 3．2．1 增強數據資源構成的綜合性，全面拓展資訊系統情報採集獲取來源管道 3．2．2 強化數據資源獲取的主

動性，推動情報資源由被動採集向自主生產轉變 3．2．3 提升數據資源流轉的時效性，實現情報採集獲取與存儲處理的無縫銜接 3．3 大數據對指揮資訊系統資源分享功能建設的影響 3．3．1 增強大數據體系架構的靈活性，積極構建虛擬集中的雲端數據服務中心 3．3．2 強化大數據的數據資源流動性，不斷優化合理高效的數據資源分享方式 3．3．3 確保大數據開放共用的可靠性，有效形成安全可控的數據資源授權機制 3．4 大數據對指揮資訊系統資訊處理功能建設的影響 3．4．1 緊貼海量數據資源處理的任務需求，提升指揮資訊系統的數據處理能力 3．4．2 著眼數據資源優勢價值的有效實現，拓展指揮資訊系統的數據功能運

用 3．4．3 瞄準資訊處理功能建設的關鍵基礎，構建軍事雲計算服務支撐運行體系 3．5 大數據對指揮資訊系統指揮控制功能建設的影響 3．5．1 依託大數據的分析處理能力，提升指揮資訊系統的自動化指揮作業水準 3．5．2 運用大數據的數據採擷方式，完善指揮資訊系統的智慧化輔助決策功能 3．5．3 發揮大數據的快速決策優勢，增強指揮資訊系統的即時化戰場調控能力 4 基於大數據的指揮資訊系統建設應遵循的基本指導 4．1 以構建大數據的數據網路來源體系為基礎 4．1．1 海量綜合的大數據資源體系為數據資源的價值性創造源泉 4．1．2 高效可靠的大數據來源體系為數據資源的穩定性提供保證 4．1．3 多

源異構的大數據結構體系為數據資源的有效性奠定基礎 4．2 以完善大數據的篩選存儲共用機制為關鍵 4．2．1 分佈一體的大數據存儲機制是擴展數據資源體量的必然要求 4．2．2 科學高效的大數據篩選機制是提升數據資源品質的有效手段 4．2．3 開放流動的大數據共用機制是實現數據資源價值的基本保證 4．3 以提高大數據的綜合處理支撐能力為抓手 4．3．1 海量繁雜的數據資源需要高效的快速運算能力為支撐 4．3．2 非結構化的數據形態需要新型的數據分析工具來處理 4．3．3 潛在隱形的數據價值需要特定的數據採擷模型去實現 4．4 以健全大數據的系統分析運用功能為重點 4．4．1 健全系統分析運用功能是

實現數據優勢發揮的必然要求 4．4．2 系統分析運用功能融合是提升綜合建設效益的有效途徑 4．4．3 強化數據功能運用開發是推進系統有機融合的重要手段 4．5 以培育大數據的軍事思維創新理念為核心 4．5．1 軍事大數據潛在價值的發現依賴于軍事思維理念的創新 4．5．2 大數據思維方式將推動傳統軍事思維方法的“大變革” 4．5．3 數據為中心的思維理念將成為指揮資訊系統建設的核心 5 應對大數據發展指揮資訊系統建設應重點解決的問題 5．1 搶佔大數據資源的制高點，夯實指揮資訊系統建設的數據基礎 5．1．1 完善數據資源來源體系 5．1．2 推進傳統數據數據轉化 5．1．3 規範數據建設運行機

制 5．1．4 構建軍事數據存儲體系 5．2 開發大數據分析的撒手鐧，提高指揮資訊系統運用的關鍵能力 5．2．1 推進軍事“雲計算”整體能力提升 5．2．2 優化軍事大數據專用分析軟體效能 5．2．3 增強指揮資訊系統的數據功能運用 5．3 適應大數據發展的新趨勢，優化指揮資訊系統部署的體系架構 5．3．1 確立以數據為中心的頂層體系構建理念 5．3．2 提升基於後臺服務的系統基礎支撐能力 5．3．3 拓展去中心化的資訊系統雲端服務部署 5．4 構建大數據專業的人才庫，築牢指揮資訊系統發展的智力根基 5．4．1 軍民融合積極引進地方大數據專業人才 5．4．2 多法並舉創新軍事大數據人才培養模式

5．4．3 注重實效優化大數據人才管理使用機制 5．5 聚焦大數據觀念的新變革，培育指揮資訊系統創新的思維理念 5．5．1 由“關注過程”到“聚焦結果”轉變 5．5．2 由“主觀判斷”到“數據決策”轉變 5．5．3 由“著眼局部”到“把握整體”轉變 5．5．4 由“網路中心”到“數據中心”轉變 5．6 探尋大數據效能的平衡點，實現指揮資訊系統功能的融合增效 5．6．1 確保“流動性”和“安全性”的相互協調 5．6．2 實現“實用性”和“系統性”的辯證統一 5．6．3 把握“精確性”和“模糊性”的動態平衡 5．6．4 推進“客觀性”和“主觀性”的有機融合 6 基於大數據的指揮資訊系統建設發展

展望 6．1 大數據支撐地位更加凸顯，指揮資訊系統體系架構更趨融合一體 6．2 大數據共用機制更加合理，指揮資訊系統機構部署更趨分佈聯動 6．3 大數據採擷技術更加全面，指揮資訊系統軍事應用更趨功能多樣 6．4 大數據決策手段更加科學，指揮資訊系統運行模式更趨人工智慧 參考文獻

大數據來源進入發燒排行的影片

一個陸域及離岸風力發電預測模型之開發研究-以彰濱風電場域為例

為了解決大數據來源的問題，作者林家禎 這樣論述：

本論文以研究預測風力發電之技術為主要核心，運用訓練完成後的數據模型對於下一季的電量進行分析與判斷，以利電力相關的廠商及公司提前做好電力調度安排及投資規劃。首先使用監督式學習的分類方法幫助統計分類各風場之電力運算，再透過監督式學習的回歸分析將運算後的每日結果整理成擁有多種特徵值的風能電力。由天氣直接影響度較高的綠色能源為風力發電，將風力能源的發電因素進行特徵處理，整理成每日又細分每時的發電及相關氣候特徵，並運用深度學習中的循環神經網路分析該能源的發電預測，並對彰濱風電場(陸域及離岸)之風能採集實際案例進行實證探討。本次研究除了開發電力預測模型外，也探討風場中實際面臨狀況是否為該特徵值之影響，例

如同一區的風機有部分轉動速度較快，另有部分轉動則較慢之原因。風力發電風場除了陸域以外，近年更是添加以離岸架設風機來進行採集電力的管道。由於兩者資料皆取得不易，因此研究過程較為謹慎且漫長，完成蒐集資料後，再將遞歸類神經網路技術運用於預測模型上，並利用評估指標平均絕對誤差，作為模型預測指標，有效開發並運算出下一季之風力發電資料。

認識大數據的第一本書

為了解決大數據來源的問題，作者AnilMaheshwari 這樣論述：

　　完整的大數據概論 　　大數據是無所不包的名詞，它代表無法使用傳統資料管理工具來管理十分大量、快速、且高度多樣又複雜的資料。理想上大數據包含了所有資料類型，可用來協助我們在正確的時間，以正確的數量，傳達正確的資訊給適當的人，最終協助人們做出正確決策。本書將為管理階層與資料科學家提供完整的大數據概論。涵蓋大數據的關鍵挑戰與優點，以及組織所需的必備工具與技術，還有能從大數據獲得的好處。 　　本書涵蓋內容包括： 　　．大數據的商業應用 　　．頂尖組織如何應用大數據 　　．大數據的生態系統 　　．大數據的應用、入門與教學