导读:本文包含了数据耕种论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:数据耕种,作战运用,体系仿真,数据挖掘
数据耕种论文文献综述
蔺美青[1]（2019）在《基于数据耕种的预警体系效能仿真评估》一文中研究指出针对防空反导预警体系运用问题,融合大数据、云计算和人工智能等先进技术,提出了一种通用仿真评估框架。系统梳理了数据耕种的一般过程和关键问题,按照问题、目标、方法和资源的逻辑顺序和功能构成,解析了预警体系效能仿真评估的技术内容和科学范畴,构建了基于数据耕种的仿真评估框架,并对数据耕种建模、平台和数据耕种结果处理进行了简要分析探讨。最后,对提出的仿真评估框架进行了应用展望。(本文来源于《现代雷达》期刊2019年07期）
蔺美青[2]（2018）在《基于数据耕种的体系作战运用仿真框架探析》一文中研究指出针对体系作战运用的作战仿真问题,本文提出了一种能够融合大数据、云计算和人工智能等信息领域先进技术,对防空反导预警装备体系运用具有一定普适性的仿真框架。通过梳理分析数据耕种的一般过程和关键问题,按照问题、目标、方法和资源的逻辑顺序和功能构成,解析体系作战运用仿真的技术内容和科学范畴,构建了基于数据耕种的体系作战运用仿真框架,并对数据耕种建模、数据耕种平台和数据耕种结果处理进行了简要分析探讨。最后,对提出的仿真框架的应用进行了展望。(本文来源于《第19届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（19th CCSSTA 2018）》期刊2018-08-10）
李拥军[3]（2017）在《浇水耕种大数据管控 高产创建规模化经营》一文中研究指出近年来，我市积极践行农业供给侧结构性改革，农业现代化发展迅速。2015年1月，我市被农业部确定为整市建制国家现代农业示范区，根据国家现代农业示范区监测评价系统计算，2016年我市现代农业评价得分75.04分，达到基本实现农业现代化目标（75分为基本实现农(本文来源于《鹤壁日报》期刊2017-09-13）
王超,刘付显[4]（2015）在《基于数据耕种与数据挖掘的BMD系统效能评估》一文中研究指出针对目前BMD系统的特性,以数据为着手点,利用数据耕种和数据挖掘技术对BMD系统效能评估所需的数据进行预处理和筛选,继而对效能进行分析评估,获得评估结果。算例证明,利用数据耕种与数据挖掘技术进行武器系统效能评估能获得更优的评价结果。(本文来源于《现代防御技术》期刊2015年05期）
黄倩殷,黄冲[5]（2014）在《土壤污染危及18亿亩耕地红线》一文中研究指出今年，从北京的雾霾天，到兰州的自来水苯超标，引起了公众对大气污染和水污染的关切和国家有关方面的重视。而一种“看不见的污染”——土壤污染，却容易被公众尤其是城市居民忽视。民以食为生，土壤污染对国家生态安全和人民生命健康的影响，值得全社会高度重视。(本文来源于《中国青年报》期刊2014-06-06）
刘亚杰,刘新亮,郭波[6]（2010）在《数据耕种技术在装备体系技术联合试验中的应用》一文中研究指出以武器装备体系技术联合需求为背景,对数据耕种技术的研究起源,主要过程及组成部分进行介绍,然后着重分析了数据耕种在装备体系技术联合试验领域应用需解决的关键技术,包括数据耕种模型、试验设计方法、数据耕种平台、耕种结果评估。最后探讨了数据耕种技术在武器装备体系技术联合试验研究的发展方向。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2010年12期）
李明忠,毕长剑,刘小荷,邓桂龙[7]（2008）在《基于作战模拟的数据耕种技术研究》一文中研究指出数据耕种技术是用于研究和分析战争复杂系统的一种新方法,它是美国海军陆战队作战实验室Albert计划中专门研究和发展的核心技术,目前已成为国内外战争复杂系统领域研究的热点之一。首先针对现代战争系统运筹分析面临的挑战,分析并论述了数据耕种产生的背景;之后,对数据耕种的概念进行了解析,并在其基础上对比分析了数据耕种与数据挖掘的异同点;论述了数据耕种的步骤,围绕步骤划分阐述了数据耕种的过程;最后,结合数据耕种的过程,对数据耕种技术组成进行了分析。(本文来源于《计算机仿真》期刊2008年07期）
黄柯棣,鞠儒生,黄健,尹全军,刘宝宏[8]（2008）在《基于数据耕种的作战仿真理论及其关键技术研究综述》一文中研究指出针对信息化作战研究的需求,分析了基于数据耕种的作战仿真理论及其关键技术。首先介绍了数据耕种技术自身的研究背景、主要过程、组成部分及其国内外发展现状。然后着重分析了数据耕种在作战仿真领域应用需解决的关键技术,包括数据耕种模型、试验设计方法、数据耕种平台、耕种结果评估以及人机交互接口的处理。最后指明了数据耕种的研究方向及其意义。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2008年13期）
鞠儒生[9]（2006）在《基于数据耕种与数据挖掘的系统效能评估方法研究》一文中研究指出作战系统效能评估一直是军事运筹分析的热点与难点问题之一。在众多的评估方法中,仿真技术一直扮演着重要的角色。随着人类战争形态从机械化向信息化转变,传统的效能评估方法正面临着许多挑战,例如信息化战争中的“维数灾”、“复杂性灾”以及非线性特征的处理等。针对上述问题,本文以作战仿真技术为基础,提出了基于数据耕种与数据挖掘的系统效能评估方法,主要内容概括如下:1.研究了基于HLA的数据耕种系统框架,设计了数据种植、数据生长平台、数据采集、结果数据库以及结果分析等HLA数据耕种分系统。其中重点探讨了一种直接式HLA数据采集的原理,与DMSO数据采集方式相比,具有一定的优越性。同时提出了一种根据对象模型模板设计HLA结果数据库的方案,包括关系表的创建、数据的加载、索引的维护以及数据的完整性恢复等,解决了HLA系统开发与应用中的一些实际问题。2.考虑到HLA耕种结果数据具有维数众多、关联复杂以及数量巨大等特征,系统地研究了基于数据挖掘的结果处理策略,并详细分析了挖掘应用中的一些关键技术,例如任务理解、数据提取与预处理、方法选择以及模型评估与应用等。同时为了评估C4ISR系统相关功能域的效能,分析了基于OLAP的数据挖掘方法,发现并纠正了耕种过程中出现的问题。3.为了探索作战系统内在的非线性等复杂性特征,分析了基于神经网络的数据挖掘方法。相关工作有:①提出了一种改进型神经网络算法NN-LMBP,包括利用Levenberg-Marquardt优化算法提高神经网络的收敛速度,以及基于最近邻修剪算法改善神经网络泛化能力两部分,同时通过标准测试库验证了方法的有效性;②将基于神经网络的数据挖掘方法应用到C3IEW系统效能评估的过程中,研究发现:一方面通过神经网络可以确定评估模型底层指标的权重,并推导出模型输入输出参数之间的非线性关系;另一方面,基于评估模型可以优化神经网络的结构,好处是巧妙地解决了人工智能与复杂系统评估领域的双重难题。4.针对有限HLA数据耕种样本的“维数灾”与“复杂性灾”特征,进一步分析了基于支持向量机的数据挖掘方法。主要成果有:①结合HLA数据耕种系统的典型特征,探讨了统计学习理论与支持向量机的内在原理;②考虑到支持向量机模型选择方面存在的困难,提出了一种基于模糊相似矩阵的核参数确定策略,利用标准测试库验证了方法的有效性;③参照人类学习的过程,提出了一种新型支持向量机学习算法BV-SVM。算法首先利用核空间边界向量学习获得一些初步的知识,然后对违反KKT条件的样本通过增量训练得到最终的支持向量机。实验表明,与普通支持向量机学习算法相比,BV-SVM对大规模训练样本具有类似的泛化能力,但取得了更快的训练速度;④仔细研究了一种基于支持向量机的军事决策系统,通过比较偏导的方法找到了战场上的关键元素,并进一步挖掘了元素背后隐藏的规律。5.独立开发了HLA结果数据库管理工具HLA-DATABASE,并与他人协同设计了基于支持向量机的数据挖掘工具。在此基础上,搭建了HLA数据耕种与数据挖掘原型系统,同时通过原型系统有效地完成了XXX工程中关于信息优势的效能评估。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2006-10-01）
数据耕种论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对体系作战运用的作战仿真问题,本文提出了一种能够融合大数据、云计算和人工智能等信息领域先进技术,对防空反导预警装备体系运用具有一定普适性的仿真框架。通过梳理分析数据耕种的一般过程和关键问题,按照问题、目标、方法和资源的逻辑顺序和功能构成,解析体系作战运用仿真的技术内容和科学范畴,构建了基于数据耕种的体系作战运用仿真框架,并对数据耕种建模、数据耕种平台和数据耕种结果处理进行了简要分析探讨。最后,对提出的仿真框架的应用进行了展望。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数据耕种论文参考文献
[1].蔺美青.基于数据耕种的预警体系效能仿真评估[J].现代雷达.2019
[2].蔺美青.基于数据耕种的体系作战运用仿真框架探析[C].第19届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（19thCCSSTA2018）.2018
[3].李拥军.浇水耕种大数据管控高产创建规模化经营[N].鹤壁日报.2017
[4].王超,刘付显.基于数据耕种与数据挖掘的BMD系统效能评估[J].现代防御技术.2015
[5].黄倩殷,黄冲.土壤污染危及18亿亩耕地红线[N].中国青年报.2014
[6].刘亚杰,刘新亮,郭波.数据耕种技术在装备体系技术联合试验中的应用[J].火力与指挥控制.2010
[7].李明忠,毕长剑,刘小荷,邓桂龙.基于作战模拟的数据耕种技术研究[J].计算机仿真.2008
[8].黄柯棣,鞠儒生,黄健,尹全军,刘宝宏.基于数据耕种的作战仿真理论及其关键技术研究综述[J].系统仿真学报.2008
[9].鞠儒生.基于数据耕种与数据挖掘的系统效能评估方法研究[D].国防科学技术大学.2006