数据挖掘技术在军用车辆装备失效分析中的应用研究

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基于数据挖掘的军事管理信息系统建设分析

转型，迎接新军事变革提供有力依托，数据挖掘技术之于军
道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。” 简单来说，数
据挖掘就是数据库中知识的发现。
综上所述，我们可以发现数据挖掘和管理信息系统有着
内在的一致性，两者都具有基于现有数据资源指向未来发展的功能，通过对数据资料潜在知识的探索达到优化管理、科学决策的目的。随着管理信息系统在社会范围内的普遍应用，其内部自然的储存有大量无序、无特殊指向性的信息数据资料，这个自发扩展的海量数据资源为数据挖掘提供了依托。重视数据挖掘技术在管理信息系统建设中的应用，不仅有效
个利用计算机硬件和软件，手工作业，分析、计划、控制
资源储存在其内部的管理信息系统中，如军人的个人信息、任职经历，单位的消费记录、人员调整，军事演习数据等等，
一
和决策模型，以及数据库的用户机器系统。它能提供信息支
持企业或组织的运行、管理和决策功能。” 在我国，ＭＩＳ最
关键词：数据挖掘；管理信息系统；军事
引言军事管理信息系统建设作为军队管理的重要组成，为军
队信息化建设提供了重要支撑。作为信息承载平台的管理信息系统在有效完成管理任务的同时，自然形成了一个海量军事数据资源库，其中潜在的知识和数据资源将为我军信息化
定程度上为数据挖掘提供了可能。但我军管理信息系统建

基于数据挖掘的复杂装备维修辅助决策研究

２１装备维修信息结构分析．
装备维修信息数据源主要包括：１）该型装备２０～２１０６００年间的维修记录，用Ｅ — 采Ｘ
ＣＬ电子表格记录形式存放。Ｅ记录的维修信息包括四部分《８。４］－
备发展的需要。面向复杂装备使用阶段信息化的服务势必成为向高端发展的重点和难点，而信息化支持则是促成转变不可或缺的条件。复杂装备在使用和维修过程中积累］
出了更高的要求，统的维修保障模式越来越难以适应装传
的数据中，取隐含在其中的、们事先不知道的、又是提人但潜在有用的信息和知识的过程。
２装备维修信息结构分析和挖掘前的准备工作
了大量的以各种形式存放的维修信息，目前各装备维修而保障部门还缺乏对这些数据进行有效应用。为充分利用现有的各种维修信息，现对装备维修保障的管理决策科学实
１引言
随着各种复杂武器系统性能的不断提高及各种信息技术和智能技术的广泛应用，装备的复杂性不断增加，复杂装备的维修保障问题变得日益突出。长期以来，国对复杂我装备信息化方面的投入主要集中在设计和制造阶段，使用和维护阶段的信息化并未得到充分的重视，由于其结构复杂，电子设备多、器材供应厂家多，装备维修保障管理提对

数据挖掘在国防与军事领域中的应用与战略

数据挖掘在国防与军事领域中的应用与战略随着科技的不断进步，数据挖掘在各个领域都得到了广泛的应用。

在国防与军事领域中，数据挖掘的应用也日益重要。

本文将探讨数据挖掘在国防与军事领域中的应用以及相关的战略。

首先，数据挖掘在国防与军事领域中的应用可以帮助军方进行情报分析。

军事情报对于军事行动至关重要，而数据挖掘可以帮助军方从大量的情报数据中提取有用的信息。

通过分析大数据，军方可以发现隐藏的模式、趋势和关联，从而更好地了解敌方的意图和行动。

这对于军事战略的制定和决策具有重要意义。

其次，数据挖掘在国防与军事领域中的应用还可以帮助军方进行预测和决策支持。

通过分析历史数据和实时数据，军方可以预测未来的战场态势和敌方行动。

这对于选择合适的作战策略、调配兵力和资源具有重要意义。

同时，数据挖掘还可以为军方提供决策支持，帮助军方做出更明智的决策。

通过分析各种因素和变量，数据挖掘可以提供军事行动的风险评估和优化方案，提高作战效率和战胜敌人的能力。

此外，数据挖掘在国防与军事领域中的应用还可以帮助军方进行目标识别和打击。

在现代战争中，目标识别是非常关键的一环。

而数据挖掘可以通过分析图像、声音和其他传感器数据，帮助军方识别敌方目标。

通过将数据挖掘技术与人工智能相结合，军方可以实现自动化的目标识别和打击，提高打击精度和效率。

最后，数据挖掘在国防与军事领域中的应用还可以帮助军方进行网络安全和信息保护。

在现代战争中，网络攻击和信息泄露成为了一种常见的威胁。

而数据挖掘可以通过分析网络流量和日志数据，帮助军方及时发现和阻止网络攻击。

同时，数据挖掘还可以帮助军方识别和保护敏感信息，确保军事机密的安全。

综上所述，数据挖掘在国防与军事领域中的应用与战略是多方面的。

它可以帮助军方进行情报分析、预测和决策支持、目标识别和打击，以及网络安全和信息保护。

随着技术的不断进步，数据挖掘在国防与军事领域中的应用将变得越来越重要。

军方应该加大对数据挖掘技术的研究和应用，以提升军事实力和保障国家安全。

数据挖掘技术在军事领域中的应用初探

１数据挖掘概述
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的，模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这些数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图形、图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的，可以是演绎的，也可以是归纳的。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以进行数据自身的维护。
科技创新导报ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＨｅｒａｌｄ
整个过程是一个反复精练的过程。
３数据挖掘常用方法及实现技术
数据挖掘在实现过程中最常用的方法及实现技术有：
（１）决策树法。它以信息论中的互信息（信息增益）原理为基础寻找数据库中最大信息量的字段，建立决策树的一个结点，再根据字段的不同取值建立树的分枝，在每个分枝中集中重复建树的下层结点和分枝的过程，通过一系列决策的树型结构，产生一组规则，依照规则将数据集分类。
参考文献
［１］陈文伟．决策支持系统及其开发（第２版）［Ｍ］．北京：清华大学出版社，２０００．
［２］赵捷，罗雪山．军队指挥自动化［Ｍ］．北京：军事谊文出版社，１９９４．
［３］孔祥华．美军：把控制信息作为指挥作战空间的核心［Ｊ］．现代军事，２００１（１２）．

部队装备新旧状态的大数据分析

部队装备新旧状态的大数据分析王玉琢，张建军(海军工程大学理学院应用数学系，武汉 430033)摘要：对已获得的模拟大数据进行了清洗和关联的预处理工作。

以高程、经度、纬度、装备类型、部队种类5个方面作为影响因素，建立了3种方差分析模型，分别讨论了每种因素对装备新、堪、待、废4种状态的影响情况，以及各种因素联合起来产生的联合效应。

通过计算相关系数，将每种因素与装备状态的关联程度进行量化比较。

所得结论和提出的建议对部队的装备保障优化具有一定的意义。

关键词：数据预处理；单因素方差分析；无交互作用双因素方差分析；有交互作用双因素方差分析近年来，随着互联网技术的飞速发展，军队信息化也得到加快，各种军事资源数据的采集、储存与利用，为部队的现代化建设和科学化管理提供了有力的支持与理论依据。

但是面对海量信息，如何结合部队实际，真实高效地利用这些数据资源做好部队的装备保障与维护工作，是当前亟待分析解决的一个重要问题[1]。

装备的磨损消耗情况，是保障维护工作中常关心的问题，它除了与装备本身的耐用性、维护保养情况、使用频率这些因素直接相关外，还受到如气候条件这类因素的间接影响[2]。

然而，出于保密等原因有些数据无法获得，即使这些数据是重要影响因子样本。

为了便于研究，本研究基于已获得的模拟数据进行讨论，这些数据或许不是重要影响因子样本，但所用方法具有可复制性，结论具有参考性，可供有关管理部门借鉴。

1 数据采集通过添加随机扰动项对原始数据实现模糊处理，本文获取了部分部队的地理位置及装备状态的模拟大数据。

在大数据背景下，文中所用的检验统计量依大数定律仍可以反映出总体特征。

部分数据如表1、表2所示。

表1中包含9439支部队的经度、纬度、高程3种地理位置信息。

其中部队层次码采用多层变长的数字结构，两位一个层次，前1～2位为大单位名称编码，第3～4位为下一级单位名称编码，用来体现单位之间的上下级关系。

如400009与400101属于同一级大单位，65020904与6502090203同属一个大单位，前者比后者高一级别。

军事情报分析中的数据挖掘与模型构建

军事情报分析中的数据挖掘与模型构建数据挖掘和模型构建在军事情报分析中起着至关重要的作用。

在当今的世界中，军事行动涉及到大量的数据和信息，因此，挖掘和分析数据可以提供有关敌人的情报，帮助制定更有效的军事战略和决策。

本文将探讨军事情报分析中的数据挖掘和模型构建的重要性，并介绍一些常用的技术和方法。

首先，数据挖掘在军事情报分析中可以帮助发现隐藏的模式和趋势。

军事情报通常包括大量的数据，如卫星图像、通信数据、情报报告等。

这些数据往往是庞杂和复杂的，难以直接获取有价值的信息。

通过使用数据挖掘技术，可以从这些数据中提取出有价值的模式和趋势，从而更好地了解敌人的行动和意图。

例如，通过分析敌军的通信数据，可以发现他们的通信网络结构和关键人物，为军事情报分析提供重要线索。

其次，模型构建可以帮助预测敌人的行动和制定相应的应对策略。

通过利用历史数据和情报信息，可以构建一系列的预测模型，来预测敌人的下一步动作和可能的战略。

这些模型可以基于机器学习和统计分析等技术，通过训练和测试数据集来实现高准确性的预测。

例如，利用机器学习算法，可以根据历史战争数据和地理信息，构建一个预测模型，准确预测敌军可能的战略选择和行动路径。

这样的模型可以为指挥官提供重要的参考，帮助他们更好地制定作战计划。

此外，数据挖掘和模型构建也可以用于情报信息的筛选和分类。

在军事情报分析中，有大量的情报信息需要处理和评估。

例如，情报报告、卫星图像、无人机飞行记录等。

这些数据往往是非结构化和杂乱的，需要经过筛选和分类才能得到有用的信息。

通过使用数据挖掘和模型构建技术，可以将这些情报数据进行自动化的处理和评估，从中提取出与给定任务相关的信息，并帮助情报分析员更快地发现重要的线索。

例如，利用文本挖掘技术，可以自动识别和分类情报报告中的关键词和主题，为情报分析提供重要的参考。

最后，数据挖掘和模型构建还可以用于网络空间的情报分析。

随着现代战争方式的变化，互联网已成为敌我双方之间信息传递和战略斗争的重要平台。

基于数据挖掘技术的汽车改进与研制分析

以汽车的组成零部件为对象进行构建数据库．根据每一对象可能出现问题的情况不同．每一部件进行分析．其可能出对对现的问题进行预想．并将此部件可能出现的问题作为此部件的对象属性。另外。虑到预想以外的情况也有可能出现．此．考因对
以车型Ａ作为一个新类．汽车的重将和品质．国产自主车型不但价格低廉而且品质过硬．国产汽对一款新车Ａ建立数据库．使是如外形、盘、动机、速箱等作为将对象。对于底发变车生产商要考虑的问题只有依靠先进的设计理念、优良的品要组成部分，如某异质、靠的性能才能占领中国的汽车市场，向国外市场发展．每一对象可能出现的问题进行预想，底盘方面，处漏油、可并响等作为属性建立数据库。４Ｓ店根据进店车辆的维修保养情况才能使国产自主车型发展为国内甚至国际知名品牌
产后用户的使用逐步暴露出来．于汽车生产商来说．有逐步对只
对暴露的问题进行解决．不断总结经验．能使汽车质量不断并才
对于某一数据．果对象属性中没有此选项．由工作人员负责如则

数据挖掘技术在军车使用情况判定中的应用

2017年软件2017,V〇1.38,N o. 7第38 卷第7期_________________________COMPUTER ENGINEERING & SOFTWARE_________________________国际IT传媒品牌设讨研尧与启用数据挖掘技术在军车使用情况判定中的应用方旭，朱敏，王保琴，肖春霞(重庆通信学院基础实验中心，重庆400035)摘要：有效使用车联网和数据挖掘技术，可以使军队车辆在日常行驶时更加规范、安全。

本文从车联网与数据挖掘技术、技术应用的指导意义、数据挖掘技术在军车使用情况判定中的应用等方面进行分析，对军队正规化管理和使用军车具有借鉴作用。

关键词：车联网；数据挖掘；军队车辆中图分类号：TP391 文献标识码：A D O I: 10.3969/j.issn. 1003-6970.2017.07.020本文著录格式：方旭，朱敏，王保琴，等.数据挖掘技术在军车使用情况判定中的应用[J].软件，2017, 38 (7): 89-91Application of Data Mining Technology in Military Vehicle UsageFA NG Xu, Z H U M in, W ANG B ao-qin, X IA O C hun-xia(Basic Experiment Center, Chongqing Communication Institute, Chongqing 400035, China)【A bstract】：The effective use of vehicle networking and data mining technology makes the military vehicles more standardized and safe in daily仕avel.This paper networking and data mining technology，the guiding significance of technical application,application of data mining technology in military vehicle usage.It can be used as a reference for the military standardization management and the use of military vehicles.【Key words】：Vehicle networking;Data mining;Military vehicles0引言当前，随着经济的发展和汽车保有量的迅速增加，随之而来的道路安全和拥堵问题日益突出。

数据挖掘助力军事理论研究

数据挖掘助力军事理论研究　宋安琦　张星昊内容提要：数据挖掘，即通过设置一定的学习算法提取海量数据中潜在的有用信息。

其具备预测和描述两大功能，应用于军事理论研究领域，可发现理论空白，激发科研创新；可对数据进行智能分析，提高研究效率；可助力科研管理，提升管控效能。

为此，应强化数据驱动的军事理论研究思维，注重数据资料的积累，加强各种挖掘模型的研发，推动军事理论研究数据机制创新，为军事理论创新提供强大支撑。

关键词：军事科技　数据挖掘　军事理论研究中图分类号：E919　文献标识码：A　文章编号：1002-4484（2019）08-0033-04 作者：宋安琦，军事科学院军事法制研究院，助理研究员，专业技术少校；张星昊，军事科学院军事法制研究院，助理研究员，少校当今世界，大数据、人工智能等现代信息技术向各行各业快速渗透融合，进而推动整个社会发展，已经成为大方向、大趋势。

“智能＋X”应用范式不断在各领域延伸，成为人工智能驱动第四次技术革命的最主要表现方式。

但是，军事理论研究领域的智能化程度尚浅，尤其是大数据智能应用，还处于初期阶段。

海量的数据资料，使科研人员很难辨别并搜索出能够对决策提供支持的有效知识。

因此，加快数据挖掘在军事理论研究领域的广泛应用，对全面推进军事理论现代化发展意义重大。

一、数据挖掘的几个基本概念所谓数据挖掘，是指从海量、模糊、随机的大数据中，通过设置一定的学习算法提取潜在的有用信息。

数据挖掘技术之所以能够被广泛应用，在于其具备预测和描述两大功能。

前者是“从已知推断未知”，以当前分析为基础，利用数据库已有数据和专家知识建立识别模式，预测未来可能发生什么，展现事物发展趋势。

后者是“信息推演信息”，揭示已有信息更深层次的内在表达，从已有数据库中发现未知的、有价值的信息，反映事物本质。

数据挖掘一般分5个步骤。

一是数据准备。

数据是基础，数据挖掘必须依托各类数据集展开。

在军事理论研究全过程中，都要对各类数据资料进行搜集保存、建立数据库，必要时进行数据集成、选择和预分析等，为数据挖掘提供“矿床”。

浅析军事大数据在装备故障预测中的应用

浅析军事大数据在装备故障预测中的应用作者：许庆来源：《价值工程》2018年第29期摘要：从解析军事大数据、大数据技术、装备故障预测的基本内涵入手，论证了基于军事大数据开展装备故障预测的必要性，从军事大数据的聚合提取、存储管理、分析处理、预测应用等方面提出了具体对策，为提升装备故障诊断能力和维修保障能力提供科学决策支持。

Abstract： Starting with the analysis of the basic connotation of military big data， big data technology and equipment fault prediction， the necessity of carrying out equipment fault prediction based on large military data is demonstrated. From the aspects of aggregation extraction， storage management， analysis and processing and prediction application of military big data， this paper puts forward some physical countermeasures in order to provide scientific decision support for improving equipment fault diagnosis capability and maintenance support capability.关键词：军事大数据；装备保障；故障预测Key words： military big data；equipment support；fault prediction中图分类号：E91 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）29-0246-02随着我军武器装备的快速发展，装备的不同部分之间互相关联，紧密耦合，导致装备故障呈现出不确定性、非线性、并发性等特点[1]，给装备故障的预测分析带来了新的挑战。

大数据在军事行业中的应用案例

大数据在军事行业中的应用案例近年来，随着大数据技术的快速发展，其在各个领域的应用越发广泛。

军事行业作为国家安全的重要支撑，也积极探索大数据技术在战争决策、情报分析、装备研发等方面的应用。

本文将就大数据在军事行业中的应用案例展开论述。

一、战争决策辅助战争决策是军事行业中的核心环节，直接关系到作战效果和士兵的生命安全。

大数据技术的引入，为战争决策提供了全新的思路和工具。

以军事机关指挥系统为例，通过搜集和分析大量的战场数据，可以建立复杂的决策模型，快速分析敌我态势，评估作战可行性，并推荐最优的战术方案。

同时，还可以利用大数据分析技术实时跟踪战场态势变化，提供实时反馈和全面的指挥决策支持。

二、情报分析优化情报分析是军事行动的先导，对于及时获取、准确分析和抽取关键信息至关重要。

借助大数据技术，可以提高情报收集与处理的效率和准确性。

通过建立海量数据的数据库，结合机器学习和自然语言处理等技术，可以快速筛选和提取有意义的情报信息。

同时，基于大数据的情报分析模型还可以自动识别模式和趋势，及时发现敌情变化并预测对手的行动意图，从而为军方做出有针对性的决策和应对。

三、装备研发创新大数据技术在军事装备研发中的应用，可以有效加速新技术的研发和推广。

通过采集并分析大量的测试数据和装备运行数据，科研人员可以深入挖掘装备性能的特点和不足，进而利用大数据分析结果指导改进和优化设计。

此外，基于大数据的装备研发模型还可以辅助进行仿真模拟，帮助科研人员更准确地评估装备的实际使用效果，为设计方案的优化提供依据。

四、后勤保障增强后勤保障是军队行动的重要保障，而大数据在后勤保障中的应用，可以提高物资管理和运输等环节的效率和精确度。

通过建立物资采购和储备的大数据平台，可以实时监测和分析物资的需求和消耗情况，及时进行补给调配，避免出现物资短缺或过剩的情况。

同时，运用大数据分析技术可以优化物流运输路线和方式，减轻后勤供给的压力，提高保障效率。

综上所述，大数据技术在军事行业中的应用案例涵盖了战争决策、情报分析、装备研发和后勤保障等多个方面。

装备故障数据挖掘与分析系统软件

装备故障数据挖掘与分析系统软件《装备故障数据挖掘与分析系统》针对部队目前装备维修保障工作存在的现实问题，以装甲装备历史故障数据为研究对象，基于数据挖掘、大数据分析等技术，对装备故障发生概况、故障发生规律、故障发生因素等进行深度分析，实现对装备整体评估并预测出未来装备发生故障的类型，提前掌握装备故障的发展趋势，为提早预防和故障诊断提供科学依据。

软件开发可以来这里，这个首叽的开始是壹伍扒中间的是壹壹叁叁最后的是驷柒驷驷，按照顺序组合起来就可以找到。

系统主要应用于部队武器装备故障的智能预测及诊断，为武器装备的保障及维修提供科学合理的数据支撑。

产品功能1、数据管理数据管理模块主要对每一类装备型号故障数据文件进行统一管理，提供装备型号的增加、删除、修改等功能，对某一装备型号的故障数据在编辑后可保存同步至此装备型号的故障数据文件中，同时提供装备故障数据由Excel文件导入和导出到Excel文件的功能。

2、数据分析(1)故障统计分析统计分析模型按照装备型号对故障数据按不同条目进行分类统计，提供针对故障发生部位、故障发生时间、故障发生环境、故障发生等级、故障消耗器材、故障影响因素、故障模式、故障原因发生次数以及装备部位出现故障概率的计算模型。

(2)故障关联分析故障关联分析模型按照故障发生的各个系统，针对故障发生部位与使用时间关联性(单因素)，故障发生部位与故障发生时间、故障发生环境关联性(双因素)，故障发生部位与故障发生时间、故障发生环境、故障发生模式关联性(三因素)提供分析算法模型。

(3)故障规律分析故障规律分析是依据聚类算法在装备故障数据中对故障发生规律进行自动分类。

其针对故障发生部位规律、故障发生等级规律、故障发生模式规律、故障发生环境规律、故障影响因素规律、故障性质规律、故障处理等级规律提供相应算法模型，对故障数据进行聚类分析，并给出各类的特点。

(4)故障预测分析故障预测分析模型主要根据装备的历史故障数据，总结历史数据的故障发生规律，对于装备即将要产生的新数据(如输入装备摩托化小时，公里数，使用环境等)，预测出可能发生故障的模式，故障等级等。

战争态势分析中的数据挖掘技术研究

战争态势分析中的数据挖掘技术研究一、前言战争与和平的关系一直备受关注，事实上，战争是人类历史上永恒的主题之一。

随着现代信息技术的发展，战争分析中数据挖掘技术逐渐被广泛应用，其因其快速、准确、全面的特点，为国防领域提供了重要方法和手段。

本文将就数据挖掘技术在战争态势分析中的研究展开探讨。

二、战争态势分析战争态势分析通常包含摸清敌情、分析优劣势、确定作战目标和制定作战方案等环节。

战争态势分析是决定战争胜负的关键因素之一，只有在充分的敌情摸查和优劣势评估的基础上，制定出具体的作战方案和策略，才能在战争中取得胜利。

三、数据挖掘技术在战争态势分析中的应用在战争态势分析中，数据挖掘技术可以帮助我们发现隐藏在大量数据背后的规律，进而为决策提供科学依据。

下面从数据的预处理、特征选择、算法选择和参数设置四个方面阐述数据挖掘技术在战争态势分析中的具体应用。

（一）数据的预处理数据挖掘的第一步是数据的预处理，其目的在于清理数据，为后续分析和挖掘做好准备。

在战争态势分析中，数据预处理主要包括数据采集和数据清洗两个环节。

数据的采集是整个数据挖掘过程的起点，通过采集有效的数据来支持后续的分析和挖掘工作。

数据的清洗则是对部分数据进行删除、修正、填充或替换等操作，以便确保数据的准确性和完整性。

（二）特征选择特征选择是数据挖掘的关键环节之一，目的是从海量数据中挑选出具有代表性的特征，为数据挖掘提供重要参考。

在战争态势分析中，特征选择的目标是通过选择合适的特征，提高分析决策的准确性和效率。

具体的特征选择方法包括过滤、封装和嵌入三种。

（三）算法选择算法选择是数据挖掘的另一重要环节，其目的是通过选择合适的算法模型，实现从海量数据中解读隐含信息的目标。

在战争态势分析中，决策树、支持向量机、神经网络和贝叶斯分类等算法常被用于分类和预测分析。

（四）参数设置参数设置是数据挖掘算法中较为关键的环节之一，其选取是否合理直接影响挖掘结果的准确性。

在选择模型之前，必须对算法参数进行合理的设置和优化。

基于数据挖掘的装备性能试验结果预测方法

基于数据挖掘的装备性能试验结果预测方法随着科技的不断进步和装备制造业在各个领域的广泛应用，装备性能的评估和测试变得尤为重要。

然而，对装备性能试验结果进行预测是一项复杂且具有挑战性的任务。

为了解决这个问题，数据挖掘技术被引入到装备性能试验结果预测中，以提高准确性和效率。

数据挖掘是一种从大量数据中发现模式、关联和趋势的技术。

它可以从历史性能试验数据中学习和探索相关性，进而推导出性能结果的预测。

下面将介绍几种基于数据挖掘的装备性能试验结果预测方法。

首先，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的预测方法之一。

SVM通过建立一个高维特征空间，并找到一个超平面，以最大化正负样本的边界距离。

在装备性能试验结果预测中，SVM可以提供良好的分类和回归能力。

通过将试验数据映射到高维特征空间，SVM可以有效地区分不同类别的结果，并预测未知样本的性能结果。

其次，人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）也常用于装备性能试验结果的预测。

ANN是一种模拟人类大脑神经元网络的技术，它可以通过学习和权重调整来预测装备性能结果。

通过建立多层神经网络，ANN可以从多个输入特征中提取相关性，并通过激活函数计算输出结果。

另外，决策树（Decision Tree）是一种直观且易于理解的装备性能试验结果预测方法。

决策树利用树状结构来表示各种选择和可能性，并根据输入特征的不同进行分类或回归。

通过逐步划分数据集，决策树可以通过问题的连续提问来达到预测结果的目的。

最后，集成方法是一种将多个预测模型结合起来进行性能结果预测的方法。

常用的集成方法包括随机森林（Random Forest）和梯度提升树（Gradient BoostingTree）。

这些方法通过综合多个预测模型的结果来提高预测准确性。

例如，随机森林通过构建多个决策树的集合，并对它们的预测结果进行投票来确定最终结果。

在使用基于数据挖掘的装备性能试验结果预测方法时，有几个关键问题需要考虑。

浅谈数据挖掘技术与军事决策支持

数据挖掘的方法，一般可分为：机器学习方法、统计方法、
神经网络方法和数据库方法等。器学习方法，机包括归纳学习
２军事决策的特点与军事决策支持
２１军事决策的特点．
方法（决策树、则归纳等）基于范例学习、规、遗传算法等；统计方法，包括回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等；神经网络方法，又可细分为前向神经网络、自组织神经网络等；数据库方法，主要是多维数据分析或０Ａ（ＬＰ联机分析处理）方法，向属性的归纳方法等。面
文章编号：７ — ４Ｘ（０９）Ｏ０７０１２５５２０１— １－２６１
军事决策是在未来作战或其他军事行动中，对要采取的
军事方向、军事目标、军事原则、事手段等进行科学分析判军
数据预处理和数据转换。数据选择，是根据用户的需要从原始数据库中选取数据；
１３知识发现的过程．
随着信息化战争的到来，军事决策除了具有政治性、强对抗性、高风险性之外，还具有以下特点：（）１时效性要求越来越高。在现代条件下，大量的高效率
技术兵器、快速机动工具和ＣＩＲ４ＳＫ系统广泛运用于战场，军
断，选择和确定最优军事方案的过程。在军队信息化战争条件下，军事决策的正确、时与否，及直接决定战争行动的成败。随着信息化时代的到来，信息在军队中的功能、地位和作用大大提高。信息剧增，但知识贫乏。据挖掘技术的出现，以帮助数可军事决策人员从海量信息中获取知识、规则、式，军事决模为

数据挖掘在船舶推进系统故障诊断中的应用

摘要摘要数据挖掘是近年来随着人工智能和数据库技术的发展而出现的一门新兴技术，实质是从大量数据集合中有效地自动地发现隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的信息。

这些传统的数据挖掘技术的一个重要特点是需要足够大的样本数据，数据必须足够大才能够获得有价值的信息。

但在某些情况下，即使有足够大的样本数据也不一定能获得有价值的知识。

如样本数据量不大或有残缺、整体数据规律复杂但局部数据却有很强的规律性等此类情况下，传统的数据挖掘技术很难获得有价值的信息。

灰色数据挖掘的思想精髓就是将灰色系统理论的优点作用于数据挖掘领域，使得数据挖掘发现的知识更加有效可信。

根据数据挖掘和灰色理论的特点，灰色数据挖掘的基本思想就是利用灰色理论的概念和技术，结合数据挖掘系统成型的、自动化的知识发现技术，去构建“少样本、贫信息”系统的知识自动发现信息系统。

将灰色关联度分析方法应用于船舶柴油机推进系统的故障诊断，克服了一般诊断方法需要大量样本、收敛慢、求解全局极值相对困难等缺点。

本文应用成熟的数据挖掘技术并结合灰色理论，构建灰色数据挖掘体系结构。

主要是把柴油机作为一个灰色系统，对其进行故障诊断实际上就是利用系统的己知信息来确定未知信息，从而对柴油机的状态进行综合评价和分析判断。

首先进行灰色系统建模、灰色模型预测、灰色关联度分析等；其次，从状态信号中提取出恰当的特征参数，构成能够反映柴油机正常状态和各种故障状态特征的基准模式；最后，计算出待检模式（待诊断状态）与各基准模式之间的关联度，根据最大关联度原则，判断出待检状态与哪种基准状态的关联最大，进行状态识别，确定出最可能出现的故障。

本文实验说明，灰色关联分析法在柴油机故障诊断应用中是十分有效的，并且诊断结果可靠，是一种非常有效的故障诊断方法。

关键词数据挖掘；灰色数据挖掘；灰色系统理论；故障诊断；灰色关联分析江苏科技大学工学硕士学位论文AbstractAbstractData mining is a new emerging technology with the development of artificial intelligence and database technology in recent years. In essence, data mining technology efficiently and automatically discover information from the collection of large amounts of data, which is previously unknown implicitly and is potentially valuable for decisions. An important feature of these traditional data mining techniques is that it is in the need of a large enough sample data, which must be large enough to be able to obtain valuable information. However, even if there is a large enough sample data, it does not necessarily have access to valuable knowledge in some cases. If the amount of sample data is not or has defects, the overall data on the law is complex but there is a strong regularity of local data and other such cases. It is difficult to obtain valuable information of traditional data mining techniques.The essence of gray data mining is to make the advantage of the role of gray system theory in the field of data mining, and it makes the discovery of knowledge more effective and credible. According to the theory of data mining and the characteristics of gray, the basic idea of gray data mining is to use the concepts and techniques of gray theory, combined with data mining system forming, automated knowledge to discovery techniques and to construct "small samples, poor information" knowledge of the system automatically found in information systems. The gray correlation analysis method was applied to marine diesel propulsion systems for fault diagnosis, and diagnostic methods to overcome the general diagnostic method requiring a large number of samples, slow convergence, the relative difficulty of solving global extreme disadvantage.This article mainly apply sophisticated data mining techniques combined with gray theory to build a gray data mining architecture. It mainly regards the diesel engine as a gray system, the fact to carry out fault diagnosis system is to use known information to determine the unknown information, which uses state of the diesel engine to determine a comprehensive evaluation and analysis. First, the gray system modeling, Gray Relational Analysis and gray model prediction; Second, extract the appropriate signal from the state of the characteristic parameters, composition can reflect the normal and a variety of diesel engine fault state characteristics of the benchmark model; finally, calculate the correlation between the inspection mode (to be diagnostic status) and the benchmark model, in江苏科技大学工学硕士学位论文accordance with the principle of maximum correlation to determine what kind of benchmark for inspection status and the status associated with the largest for state identification, and determine the most likely failures.This experiment shows that the gray correlation analysis method in diesel engine fault diagnosis is a very effective and reliable, and the diagnosis is a very effective method of fault diagnosis.Key words data mining; gray data mining; gray system theory; fault diagnosis; gray relational analysis目录目录摘要 (I)Abstract ............................................................................................................................... I III 第1章绪论 .. (1)1.1 课题研究的背景 (1)1.2 船舶故障诊断技术 (2)1.2.1 故障诊断技术发展概况 (2)1.2.2 故障诊断技术的发展趋势 (2)1.3 数据挖掘在故障诊断中的应用 (3)1.4 课题研究工作及论文主要内容 (4)1.4.1 论文的主要工作 (4)1.4.2 本文的结构 (5)第2章船舶推进系统故障分析 (6)2.1 船舶柴油机推进系统常见故障 (6)2.1.1 齿轮箱故障机理 (6)2.1.2 曲轴箱内部运动部件故障 (7)2.1.3 柴油机的故障 (8)2.2 船用柴油机故障诊断 (9)2.2.1柴油机主要部件组成 (9)2.2.2 柴油机分层诊断模型 (10)2.3 船用柴油机故障诊断机理 (10)2.3.1 燃油喷射系统 (10)2.3.2 配气系统 (11)2.2.3 曲轴轴承温度异常的常见故障 (12)2.4 柴油机故障诊断方法 (13)2.5 柴油机故障诊断的难点 (15)2.6 本章小结 (15)第3章数据挖掘及灰色理论分析 (16)3.1数据挖掘分析 (16)3.1.1 数据挖掘的概念和技术 (16)3.1.2 数据挖掘的过程 (19)3.1.3 数据挖掘在故障诊断中的应用 (21)3.2 灰色理论分析 (23)江苏科技大学工学硕士学位论文3.2.1 灰色理论概念和原理 (24)3.2.2 灰色系统的数学描述 (24)3.2.3 几种不确定方法的比较 (25)3.2.4 灰色理论的应用现状 (25)3.3 数据挖掘和灰色理论的结合 (26)3.4本章小结 (26)第4章基于灰色系统理论的数据挖掘建模 (27)4.1 灰色数据挖掘 (27)4.1.1 灰色数据挖掘的思想 (27)4.1.2 灰色数据挖掘的概念 (27)4.1.3 灰色数据挖掘体系结构 (28)4.2 灰色数据挖掘模型的构建 (29)4.2.1 灰色关联模型 (29)4.2.2 灰色预测模型 (33)4.2.3 灰色聚类模型 (36)4.3本章小结 (38)第5章灰色数据挖掘在船用柴油机故障诊断中的实现 (39)5.1A VL B00ST软件简介 (39)5.2 柴油机数值计算模型 (39)5.3船用柴油机的工作参数提取 (40)5.3.1 热力参数法 (40)5.3.2 柴油机热力参数的选取 (42)5.3.3 性能参数测试 (43)5.3.4 故障发生与性能参数的关系 (45)5.4 灰色关联分析在柴油机故障诊断中的实验 (46)5.4.1 实验环境简介 (46)5.4.2 基准故障数据库的建立和连接 (46)5.4.3 灰色关联算法的实现 (48)5.4.4 基于灰色关联分析的故障诊断系统的实验及结果 (49)5.5本章小结 (55)全文总结 (56)参考文献 (57)攻读硕士学位期间发表的学术论文 (61)致谢 (63)ContentsC ontentsAbstract (in Chinese) (I)Abstract (III)Chapter1 Introduction (1)1.1 Background of research (1)1.2 Technology of fault diagnosis of ships (2)1.2.1 The development overview of fault diagnosis technology (2)1.2.2 The trends of fault diagnosis technology (2)1.3 The application of data mining in fault diagnosis (3)1.4 Research and main work (4)1.4.1 Main work (4)1.4.2 Structure (5)Chapter2 Fault analysis of ship propulsion system (6)2.1 The common faults of marine diesel engine propulsion system (6)2.1.1 The fault principle of gear box (6)2.1.2 The internal moving parts fault of crankcase (7)2.1.3 The fault of diesel engine (8)2.2 Fault diagnosis of marine diesel engine (9)2.2.1The composition of diesel engine parts (9)2.2.2 Hierarchical model of diesel engine diagnosis (9)2.3 Fault diagnosis mechanism marine diesel engine (10)2.3.1 Fuel injection system (10)2.3.2 Valvetrain System (11)2.2.3 Crankshaft bearing temperature anomalies common faults (11)2.4 The fault diagnosis method of diesel engine (13)2.5 Difficulties in diesel engine fault diagnosis (15)2.6 Summary (16)Chapter3 Data mining and gray theoretical analysis (17)3.1Data mining analysis (17)3.1.1 The concepts and techniques of data mining (17)3.1.2 The process of data mining (19)3.1.3 Data mining in fault diagnosis (21)3.2 Gray theoretical analysis (23)江苏科技大学工学硕士学位论文3.2.1 The concepts and principles of gray theoretical (24)3.2.2 The mathematical description of gray system (24)3.2.3 Comparison of several uncertain (25)3.2.4 The current application of gray theory (25)3.3 The combination of data mining and gray theory (26)3.4Summary (27)Chapter 4 Data mining modeling based on gray system theory (28)4.1 Gray data mining (28)4.1.1 The ideas of gray data mining (28)4.1.2 The conception of gray data mining (28)4.1.3 The architecture of gray data mining (29)4.2 Construction of gray data mining model (30)4.2.1 Gray correlation model (30)4.2.2 Gray prediction model (34)4.2.3 Gray clustering model (37)4.3Summary (39)Chpter5 Gray data mining in marine diesel engine fault diagnosis to achieve (40)5.1About A VL B00ST software (40)5.2 Numerical modeling of diesel engine (40)5.3Extraction of marine diesel engine operating parameters (41)5.3.1 Thermal parametric (41)5.3.2 Selection of thermodynamic parameters of diesel engine (42)5.3.3 Performance parameter testing (44)5.3.4 The relationship between fault occurrence and the parameters (45)5.4 The experiment of gray relational analysis in diesel engine fault diagnosis (46)5.4.1 Experiment environment introduction (46)5.4.2 Failure to establish and benchmark a database connection (47)5.4.3 Accomplishment of gray relational algorithm (49)5.4.4Experiments of fault diagnosis system based on gray relational analysis (50)5.5Summary (55)Summary (56)References (57)Publication (61)Acknowledgement (63)第1章绪论第1章绪论1.1 课题研究的背景船舶推进系统[1]是船舶的心脏，它是船舶安全运行的基本保障。

军事情报信息挖掘技术研究

军事情报信息挖掘技术研究军事情报信息挖掘技术是一种用于获取情报信息的分析和解释工具，它可以在大量的数据中快速找出有价值的信息并对其进行分析。

这种技术可以帮助军事情报部门高效、精确地确定国家的安全威胁，并为军事行动提供精确的信息支持和保障。

本文将从数据分析、语言处理、计算机视觉等方面来描述军事情报信息挖掘技术的研究。

数据分析在军事情报信息挖掘技术中，数据分析是非常重要的一个环节。

一方面，大量的情报信息需要被收集、整理并存储；另一方面，这些信息需要根据其价值排序、过滤、并且进行分类和归纳。

这可以帮助情报部门更快、更准确地从海量情报信息中获得有用的数据。

随着技术的发展，情报部门越来越依赖先进的技术工具来处理大量数据，从而更好地发现和分析情报信息。

语言处理语言处理技术是军事情报信息挖掘技术中的另一个重要部分。

情报分析人员需要对来源自不同语种的情报文本进行分析，并从中提取出有用的信息。

然而，语言的多样性和复杂性使得这项工作具有很高的难度。

因此，军事情报信息挖掘技术需要能够支持多语言文本处理和自然语言理解。

自然语言处理技术可以使军事情报员更快地从海量情报信息中找出重要的信息并进行分析，从而可以更快地获取情报信息并作出决策。

计算机视觉计算机视觉技术也是军事情报信息挖掘技术中的重要组成部分。

它可以用于自动处理图像或视频，并从中识别出有用的信息。

例如，军事情报分析员可以利用计算机视觉技术来识别卫星图像上的军事设施、识别车辆和飞行器等，进而得出周边国家军事的态度和行为。

这种技术可以大大提高分析效率和精度，同时也能够避免人为因素产生的错误。

未来展望使用军事情报信息挖掘技术，情报部门可以更快、更准确地获取情报信息。

尽管仍然存在着许多挑战和难点，但是新兴的技术将为军事情报分析员提供更好的工具。

随着数据量的不断增加和技术的不断革新，军事情报信息挖掘技术将会有一个极好的发展前景。

结论总之，军事情报信息挖掘技术的研究和应用对于国家安全和军事部门至关重要。

数据挖掘技术在我军C4ISR指挥控制系统中的应用

数据挖掘技术在我军C4ISR指挥控制系统中的应用
李树亮;张兴忠
【期刊名称】《电脑开发与应用》
【年(卷),期】2009(022)010
【摘要】随着军事高科技的发展,信息战成为现代战争的一种主要作战形态.作为军事信息化建设的重要组成部分,C4ISR(指挥、控制、通信、计算机、情报、监视与侦察)系统是实现军事指挥自动化的主要内容.对数据挖掘技术在我军C4ISR指挥控制系统的应用进行了探讨,为部队作战、训练和管理提供智能化的数据分析方法和决策依据.
【总页数】2页(P41-42)
【作者】李树亮;张兴忠
【作者单位】太原理工大学计算机与软件学院,太原,030024;太原理工大学计算机与软件学院,太原,030024
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.数据挖掘技术在课堂模拟现实中的应用——基于数据挖掘技术的车险业务系统的设计初步 [J], 孟宪锋;张勇;程运富;翟代庆;姜广运
2.数据挖掘技术及其在指挥控制系统中的应用 [J], 唐晓萍
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5.深度学习在指挥控制系统中的应用综述及挑战 [J], 樊芮锋;尹逊和;赵柱;李丽亚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。