| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略词与常用符号说明 | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-29页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-24页 |
| 1.2.1 军事组织及云计算研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 CCpr关键技术研究现状 | 第18-22页 |
| 1.2.3 系统效能评估研究现状 | 第22页 |
| 1.2.4 研究现状分析 | 第22-24页 |
| 1.3 论文主要研究内容和创新点 | 第24-26页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第24-25页 |
| 1.3.2 论文主要创新点 | 第25-26页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第26-29页 |
| 第二章 面向服务的新一代军事组织云协同体系架构研究 | 第29-45页 |
| 2.1 概述 | 第29-35页 |
| 2.1.1 军事组织的协同模式 | 第29-33页 |
| 2.1.2 NCW协同作战过程 | 第33页 |
| 2.1.3 NCW的优势和不足 | 第33-35页 |
| 2.2 CCpr基本概念 | 第35-39页 |
| 2.2.1 云计算技术 | 第35-37页 |
| 2.2.2 CCpr的定义 | 第37-38页 |
| 2.2.3 CCpr和NCW的联系 | 第38页 |
| 2.2.4 CCpr的特征 | 第38-39页 |
| 2.3 CCpr组织及体系结构 | 第39-41页 |
| 2.3.1 CCpr组织 | 第39-40页 |
| 2.3.2 CCpr体系结构 | 第40-41页 |
| 2.4 CCpr技术体系 | 第41-44页 |
| 2.4.1 CCpr体系架构、标准和规范 | 第41-42页 |
| 2.4.2 CCpr系统运行关键技术 | 第42-43页 |
| 2.4.3 CCpr理论支撑技术 | 第43-44页 |
| 2.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第三章 基于模板的作战资源云服务化 | 第45-59页 |
| 3.1 概述 | 第45-47页 |
| 3.1.1 作战资源 | 第45-46页 |
| 3.1.2 作战资源的特征 | 第46-47页 |
| 3.2 作战资源的云服务化 | 第47-55页 |
| 3.2.1 作战资源云服务化概述 | 第47-48页 |
| 3.2.2 作战资源适配器 | 第48-52页 |
| 3.2.3 作战资源云服务模板 | 第52-55页 |
| 3.3 作战资源的云服务化实例 | 第55-58页 |
| 3.3.1 作战资源云服务化封装步骤 | 第55页 |
| 3.3.2 应用实例 | 第55-58页 |
| 3.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 基于D-SVC的云服务聚类重组 | 第59-81页 |
| 4.1 概述 | 第59-60页 |
| 4.2 SVC聚类分析算法 | 第60-63页 |
| 4.2.1 基于支持向量机训练 | 第60-62页 |
| 4.2.2 聚类标识 | 第62页 |
| 4.2.3 SVC算法分析 | 第62-63页 |
| 4.3 D-SVC算法研究 | 第63-74页 |
| 4.3.1 样本集预处理 | 第63-65页 |
| 4.3.2 基于最大熵的支持向量训练 | 第65-66页 |
| 4.3.3 加权双质心聚类标识 | 第66-67页 |
| 4.3.4 算法验证及分析 | 第67-74页 |
| 4.4 云服务聚类重组的D-SVC算法模型 | 第74-79页 |
| 4.4.1 云服务聚类重组模型 | 第74-75页 |
| 4.4.2 D-SVC算法在云服务聚类重组中的应用 | 第75-76页 |
| 4.4.3 云服务聚类重组的动态维护 | 第76页 |
| 4.4.4 仿真算例及分析 | 第76-79页 |
| 4.5 本章小结 | 第79-81页 |
| 第五章 基于I-DPSO的云服务组合优选 | 第81-111页 |
| 5.1 概述 | 第81-83页 |
| 5.2 多目标优化及PSO算法分析 | 第83-85页 |
| 5.2.1 多目标优化问题 | 第83-84页 |
| 5.2.2 PSO算法 | 第84-85页 |
| 5.2.3 DPSO算法 | 第85页 |
| 5.3 改进离散粒子群算法 | 第85-101页 |
| 5.3.1 问题描述 | 第86页 |
| 5.3.2 目标函数/适应度函数 | 第86-89页 |
| 5.3.3 I-DPSO算法设计 | 第89-97页 |
| 5.3.4 算法验证与分析 | 第97-101页 |
| 5.4 云服务组合优选建模 | 第101-108页 |
| 5.4.1 问题描述 | 第101-102页 |
| 5.4.2 CCpr系统目标函数/QoS评价函数 | 第102-104页 |
| 5.4.3 I-DPSO算法应用流程 | 第104-105页 |
| 5.4.4 仿真算例及分析 | 第105-108页 |
| 5.5 本章小结 | 第108-111页 |
| 第六章 基于超盒SEA法的CCpr效能评估 | 第111-135页 |
| 6.1 概述 | 第111-114页 |
| 6.1.1 系统效能评估概述 | 第111-112页 |
| 6.1.2 系统效能评估常用方法 | 第112-114页 |
| 6.2 基于超盒的SEA法的系统效能评估 | 第114-121页 |
| 6.2.1 SEA法理论基础 | 第114-117页 |
| 6.2.2 基于超盒的SEA法 | 第117-121页 |
| 6.3 CCpr效能评估的指标体系 | 第121-123页 |
| 6.3.1 指标体系的建立原则 | 第121-122页 |
| 6.3.2 CCpr效能评估指标体系 | 第122-123页 |
| 6.4 CCpr效能评估SEA法建模 | 第123-127页 |
| 6.4.1 系统、域和使命的设定 | 第123页 |
| 6.4.2 系统属性和使命属性的建立 | 第123-124页 |
| 6.4.3 系统轨迹和使命轨迹的生成 | 第124-125页 |
| 6.4.4 系统效能的求解 | 第125-126页 |
| 6.4.5 指标灵敏度分析 | 第126-127页 |
| 6.5 仿真算例及分析 | 第127-133页 |
| 6.5.1 使命要求变化对CCpr效能值的影响 | 第128-129页 |
| 6.5.2 不同使命要求变化下各层指标的灵敏度 | 第129-133页 |
| 6.6 本章小结 | 第133-135页 |
| 第七章 总结与展望 | 第135-139页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第135-137页 |
| 7.2 研究工作展望 | 第137-139页 |
| 参考文献 | 第139-153页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第153-155页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目与获得的奖励 | 第155-157页 |
| 致谢 | 第157-158页 |