内容简介
《联合训练大数据技术应用》聚焦联合训练大数据技术前沿，分为9章深入剖析和系统阐述其全生命周期管理与创新应用，从概念内涵（第1章）、采集传输（第2章）、高效存储（第3章）、规范治理（第4章），到分析与挖掘（第5章）、可视化展示（第6章）、决策与评价（第7章），再到安全防护（第8章）、智能应用（第9章）等关键环节，内容涵盖系统顶层设计、核心技术方法、工具平台应用及案例解析。
《联合训练大数据技术应用》可作为联合训练、数据分析师及技术工程师等大数据技术应用指南。
目录
第1章 联合训练大数据技术概览 1
1.1 联合训练大数据基本概念 1
1.1.1 从数据到大数据 1
1.1.2 从传统训练到联合训练大数据的转变 2
1.1.3 联合训练大数据特征分析 3
1.2 联合训练大数据的发展趋势 5
1.2.1 国外联合训练大数据技术现状 5
1.2.2 大数据推进联合训练的效能 7
1.2.3 加大联合训练数据建设力度 8
1.3 联合训练大数据系统顶层设计 8
1.3.1 设计目标与原则 9
1.3.2 需求分析 10
1.3.3 拓扑层级 13
1.3.4 迁移与适配 15
1.3.5 模块结构设计 16
1.4 本书架构 19
第2章 联合训练大数据采集传输 20
2.1 数据采集需求分析 20
2.1.1 数据采集框架 20
2.1.2 数据源采集需求 23
2.1.3 传输技术需求 23
2.1.4 数据采集工具需求 24
2.2 内部数据接入 24
2.2.1 传感器数据接入 24
2.2.2 训练装备数据接入 25
2.2.3 后勤保障数据接入 25
2.2.4 填报数据接入 27
2.2.5 人员训练数据接入 27
2.3 外部数据引接 28
2.3.1 地理环境数据引接 28
2.3.2 舆情数据引接 28
2.3.3 后备力量数据引接 29
2.4 跨网数据传输 30
2.4.1 云边端传输网络拓扑 30
2.4.2 网闸 31
2.5 常用大数据采集工具 33
2.5.1 基于互联网的数据采集工具 33
2.5.2 基于物联网的数据采集工具 34
第3章 联合训练大数据存储 35
3.1 联合训练数据存储分析 35
3.1.1 数据存储结构类型分析 35
3.1.2 数据存储需求分析 36
3.2 联合训练数据集中式存储 38
3.2.1 集中式存储技术 39
3.2.2 集中式数据架构 41
3.3 联合训练数据分布式存储 43
3.3.1 分布式存储类型 43
3.3.2 分布式文件系统 43
3.3.3 分布式存储关键技术 44
3.3.4 分布式编程模型 45
3.4 云存储及存储虚拟化 45
3.4.1 统一云管平台 46
3.4.2 异构存储资源纳管 47
3.5 大数据存储工具 47
3.5.1 关系型数据库管理系统 48
3.5.2 图数据库管理系统 48
第4章 联合训练大数据治理 50
4.1 数据治理需求分析 50
4.1.1 元数据与主数据管理需求分析 50
4.1.2 数据集成与共享需求分析 51
4.1.3 异构数据源融合需求分析 51
4.1.4 数据质量与标准化管理需求分析 51
4.2 元数据管理 52
4.2.1 元数据管理目标 52
4.2.2 元数据设计原则 53
4.2.3 元数据管理流程 54
4.2.4 元数据聚合 56
4.2.5 元数据扩展 56
4.3 主数据治理 57
4.3.1 主数据模型建立 57
4.3.2 主数据编码规则 59
4.3.3 主数据质量检查 61
4.4 异构数据源融合 62
4.4.1 异构数据融合过程 62
4.4.2 数据融合的技术方法 62
4.4.3 融合的三种层次 64
4.5 数据质量管理 65
4.5.1 数据质量管理治理流程 66
4.5.2 数据质量管理评价 67
4.6 数据标准化管理 67
4.6.1 数据标准的分类规划 68
4.6.2 数据标准的评审发布 69
4.6.3 数据标准的执行 69
第5章 联合训练大数据分析与挖掘 71
5.1 分析挖掘和趋势描述方法 71
5.1.1 技术定义及含义 71
5.1.2 大数据分析挖掘功能 72
5.1.3 与传统分析方法的区别 74
5.2 分析挖掘的架构与步骤 74
5.2.1 问题描述与架构 74
5.2.2 数据的选择与预处理 75
5.2.3 数据挖掘模式和方法 76
5.2.4 结果与评估 77
5.3 常用分析与挖掘方法 77
5.3.1 关联规则 77
5.3.2 聚类分析 79
5.3.3 回归分析 82
5.3.4 数据降维相关性分析 83
5.3.5 相关性分析的其他常用方法 87
第6章 联合训练大数据可视化展示 89
6.1 数据可视化基础 89
6.1.1 数据对象与属性类型 89
6.1.2
前言/序言
当今时代，大数据浪潮正以前所未有的磅礴之势席卷全球各个行业领域，深刻重塑着我们的认知模式与实践路径。军事领域作为国家战略安全的重要组成，率先置身于这场深刻变革的浪潮之中。联合训练大数据技术的兴起与发展，正在深刻而长远地影响着现代军事变革的新征程。当我们畅游时代大潮后着手撰写本书时，心中满是对这个宏大主题的敬畏与探索的热忱。
随着战争形态朝着信息化、智能化方向飞速转变，联合训练已然成为构建多军兵种协同作战能力、提升整体军事效能的关键。而大数据技术为联合训练注入了强大的智慧引擎，赋予其全新的内涵与更大的可能。它能够全方位地捕捉联合训练过程中的各类数据，无论是参训人员的细微表现，还是作战单元间复杂的协同动态，抑或是战场环境与装备参数等信息，都能被精准记录。对这些数据展开深度剖析与科学运用，将其转化为极具价值的信息资产，可以为训练决策提供极为可靠的支撑，让训练的规划更贴合实战的复杂要求，训练方式的革新更有的放矢，训练成效的评估也更为精准合理。
本书围绕联合训练大数据的全生命周期管理与应用展开探讨，尝试阐述系统设计的构建思路、数据采集传输的有效途径、存储结构的规划要点、数据治理的规范准则、可视化展示的实现形式、决策评价的操作方法、安全防护的构建策略以及智能应用的创新探索等一系列重要技术环节。在本书撰写过程中，力求各章节内容系统连贯、逻辑清晰，努力绘制军事大数据技术在联合训练中的应用蓝图，以清晰呈现出联合训练大数据领域的完整知识体系与实践指南。
对于军事领域的专业人士，我们呈献本书，希望它能够成为案头参考。指挥员们或许能从中发现一些新的视角，助力于战场态势的把控与作战计划的优化；训练管理人员也可参考其中的思路来完善训练体系；科研人员可在字里行间寻得一丝灵感的火花，为军事理论的创新添砖加瓦。我们深知，本书只是一块“引玉之砖”，期望能得到专家们的批评指正，共同推动大数据技术在联合训练中的应用发展。
对于数据科学与技术领域的从业者，书中所分享的关于联合训练大数据的处理与应用案例或仅为“冰山一角”。数据分析师或许能从中看到不一样的分析场景，给予自身工作些许启发；数据工程师也许能察觉到军事数据处理的独特之处，为今后的项目积累经验；算法工程师应该可以从联合训练的特殊需求中，挖掘出算法优化的新方向。衷心希望本书能够成为大家交流探讨的一个契机，携手在“军事十科技”融合的道路上共同进步。
对于军事院校的师生们，本书适合用作军事智能相关学科专业的配套教材。本书不仅涵盖了大数据在联合训练中的应用案例，还深入探讨了数据驱动的决策过程，以及如何在复杂多变的战场环境中运用大数据技术。教师可将书中前沿知识融入教学体系，培养出的优秀人才更多地具备大数据素养与创新能力；学生则能通过系统学习，提前构筑起军事大数据知识框架，为未来投身军事领域奠定坚实基础。
还有广大军事爱好者及从事军事战略、国防科技等相关领域研究的学者，我们尝试着描绘出军事大数据在联合训练中的大致轮廓，希望能为大家提供一个了解这一领域的小窗口，引导大家深入领略大数据技术在联合训练领域的独特魅力与深远影响，从而在更广阔的学术研究与战略思考层面获得全新的启迪与感悟。当然，这只是一个初步的探索，期待能听到大家的不同声音，促使我们在未来的研究中有更深入的思考与修正。
本书是跨域大数据智能分析与应用省级重点实验室团队集体工作的结晶。邓劲生研究员、乔凤才副教授、宋省身副教授等先后开展了三项军事理论课题研究，并在全军训练管理领域重大任务中开展了历时四年之久的大型工程实践，和庄春华、戴超凡、姚可忠、古兆兵、刘少杰、朱毅、郭力仁等一起取得了军事科技进步奖等多项重大成果，由熊炜林、邓绍根、龙力等工程师对这些技术经验进行提炼整理后落笔编写。在三易其稿、反复打磨的艰苦过程中，得到了戴文明、王鹏、闫三普、范军、李冬、关旭宁、陈修亮、齐若楠、张怡等许多同行和前辈的帮助与鼓励，部分内容得到了张立民、方伟、符立新、官海军、顾晓波、酒康、张之明、聂明、刘锋等专家的验证和指导，并由谭郁松、黄健、张志勇、汪昌健、葛斌、陈立栋、马武彬、周浩浩等老师在专项培训任务中开展教学试用和优化，他们的智慧与经验犹如明灯照亮了前行的道路。在此，表达最诚挚的感激之情。
展望未来，联合训练大数据技术的发展之路还很漫长且充满挑战。期望本书能够成为一颗小小的种子，在国防现代化建设的沃土里生根发芽，引发更多关于军事大数据应用的思考与实践。鉴于自身水平有限且联合训练大数据领域广袤深邃，本书必然存在诸多不足与有待完善之处，部分内容引用未及溯源也希望广大读者能够包容书中的瑕疵，与我们一同在这片充满机遇与挑战的领域里探索前行，共同为军事科技的进步贡献各自的力量。
邓劲生
2025年1月
于长沙
