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太空探索
正确的文章链接:
Lin M., Zhao X., Zi X., Guo P., Fan C.
气象卫星数据处理软件的分类
// 太空探索.
2018. № 1.
С. 335-341.
DOI: 10.7256/2453-8817.2018.1.26055 URL: https://cn.nbpublish.com/library_read_article.php?id=26055
气象卫星数据处理软件的分类
Lin' Manyun
国家卫星气象中心员工
100081, Kitai, g. Pekin, ul. Zhong Guancun Nandajie, 46
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guop@cma.gov.cn
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Chzhao Xiangang
国家卫星气象中心员工
100081, Kitai, g. Pekin, ul. Zhong Guancun Nandajie, 46
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guop@cma.gov.cn
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Tszy Seli
国家卫星气象中心员工
100081, Kitai, g. Pekin, ul. Zhong Guancun Nandajie, 46
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guop@cma.gov.cn
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Go Pen
国家卫星气象中心员工
100081, Kitai, g. Pekin, ul. Zhong Guancun Nandajie,, 46
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guo_peng@yahoo.com
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Fan' Cunqun
国家卫星气象中心员工
100081, Kitai, g. Pekin, ul. Zhong Guancun Nandajie, 46
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guop@cma.gov.cn
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DOI: 10.7256/2453-8817.2018.1.26055
评审日期
18-04-2018
出版日期
15-09-2018
注解:
气象卫星系统的有效运作不仅需要有一个具有遥测系统的地面控制系统,而且还需要许多应用软件产品,以传送、处理和传播气象观测数据本身。 从系统资源消耗的角度优化用于获取气象数据的轨道和地面子系统的功能并改善其合理分布需要解决基于其功能特征对此类软件应用进行分类的 分类问题的解决涉及通过形成包含选定的对象类,它们的关系和操作规则的数据结构来构建一系列软件产品的概念方案(本体)。 为了解决这个问题,多维统计程序以一组算法的形式使用,用于基于软件应用程序的分层聚类对数据进行排序。 选择了几组参数进行分类:CPU利用率曲线、RAM分配、I/O系统的数据量和通信网络传输。 基于对迭代学习过程内对象接近程度的评估,构建应用分类器(决策树)。 反过来,使用多数投票算法使得能够识别资源最密集的应用程序。 在分析的最后阶段,使用了资源消耗参考评估程序(建立软件应用程序评级)。 所提出的分类算法显着提高了地面气象数据处理系统的效率。
出版日期:
卫星, 地面应用系统, 分类, 层次聚类, 软件模型的验证, 应用参数, 加载内存, CPU利用率, 加载I/O, 网络加载
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