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更新于 2026-10-24

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黄志平(Ng Chee Peng),新加坡华人,曾在2011年至2014年之间担任新加坡共和国海军部队总长,少将军衔,现任公积金局总裁。

黄志平在1989年荣获总统奖学金和新加坡武装部队海外奖学金,在英国牛津大学攻读哲学、政治学及经济学,数年后毕业并获得文学士(一级荣誉)学位。2002年,他获得新加坡武装部队研究生奖学金,前往美国哈佛大学深造,毕业后获得公共行政硕士学位。

黄志平于1988年12月加入新加坡武装部队,在海军部队工作,初期时在导弹炮艇上担任基层军官,随后连续获派为海虎号主管军官、英勇号反潜作战军官。他在胜利号导弹驱潜快艇上首次当指挥官,随后在国防部总部连续担任海军作战处处长和三军总长府长期参谋处处长。2003年7月,黄志平被任命为导弹驱潜快艇艇队指挥官,随后从2004年1月起兼任第一分遣队司令。从2004年至2011年,他连续担任以下职务:国防部政策司司长(2005年-2007年)、海军舰队司令(2007年-2009年)、海军参谋长(2009年-2010年)和三军参谋长(2010年-2011年)。2011年3月29日,黄志平接替赵文良当海军总长,同年7月1日他的军衔从准将升至少将。他在2014年8月1日卸任,并把海军总长一职交给黎忠汉。

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数据同化,或称资料同化,是通过数学模型拟合观测数据的一种渐进方式,通常用于复杂系统的建模和动态预测。这类系统通常具有复杂的数学模型,自由度有时达到,且因为观测数据体量庞大,使得对全体观测进行静态拟合成为不可能。

数据同化过程主要为两个步骤的循环。第一步可以称为分析,其中实际系统的观测量与模型产生的预报值相比较/融合,得到系统现在状态的最佳估计。在第二步,根据观测数据和模型两者包含的不确定度性信息,平衡二者得到关于未来系统状态的预报值(具体时间点由下一批观测值给出)。这就完成了一个分析-预报循环。

可以用卡尔曼滤波器来比喻数据同化过程。其中“分析”步骤类似于观测值与它的预估值的作差;预报步骤则相当于系统状态的最优估计。数据同化通常与最优控制过程之不同在于其自由度数量庞大,根本无法得到其协方差矩阵。数据同化常用于涉及大规模时效性数据处理的过程,如现代天气预报。

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