基于判定树的数据挖掘技术在军训管理中的应用研究
数据挖掘技术在高校教务管理中的应用综述
（ １ ） 概念描述。它是指 描述某类对象具有 的内涵 、 并概括
教务管理 中的应用进 行论述 。
２数 据 挖 掘 概 述 ２ ． １ 数 据 挖 掘 的 概 念 与 应 用
这类对象的有关特 征。概念描述 的两种方式分 别是数据特 征
化和数＿ 据 区分。数据特 征化 是描述某类对象 的共 同特征 ，而 数据区分则是描述不同类对象之 间的区别 。 （ ２ ） 分类和预测 首先， 分类 建立 一个 能够描述 并区分数
（ ８ ） 灵活性好 ， 拓 展空问火。
（ ７ ） 并种信息构建在统一的平台之上 ， 经过融合加工后 ， 能 用水 、 电、 煤气和 也话那样使用交通资源而又无需关注底层复
算机信息处理能力 ， 高效采集， 分析和应用交 通信 息， 提 供实 云计算足指计算 资源 统一规 划组织管理协调以实现集 中 时高效的交通服务功能。 共享为 目的计算机 系统 。在 云计 算资源基础 上。利用 已有交
前 已经广 泛应用于许多领域 ，比如生物医学 、 金融数据 分析 、 则展示的是两个或两个 以上 的数据项频繁地在给定数据集 中
起 出现 的条件矗 这些数据项足 以某种规律共 同Ｉ Ｊ ｊ 现 的话，
（ ３ ） 每个 信息节 点既是信息的享 有者也足信息的提供者 ， 上的开放 式服 务模式 ， 使得使用者参与 到了系统 中来 ， 帮助人 随着 计算机硬件和 信来自技术 的发展，使得海量数据 的处
理 已经成为研究与生产 中的一项重要工 作，数据挖掘技术 由 据类的模型， 然后使用这个模型米预测类标 记未知的对缘类。
此 丽诞生。数据挖掘也 叫知识发现 ，指的足从大型数据集中 归纳分类 的形式有 多样 ， 比如分类 规则、 判定树和神经 网络等
决策树数据挖掘技术在学生管理中的应用研究
决策树数据挖掘技术在学生管理中的应用研究作者：罗明挽来源：《电子技术与软件工程》2016年第07期数据挖掘可以在大量的、不完全的、有噪声的数据中挖掘出有价值的信息。
决策树是数据挖掘的常用方法之一。
本文在分析数据挖掘基本方法的基础上，详细介绍了决策树挖掘技术，阐述了决策树中ID3算法的思想，并采用ID3算法对学生管理进行了应用研究。
【关键词】数据挖掘决策树 ID31 数据挖掘数据挖掘，即Data Mining，也称为数据采矿。
它是数据库知识发现的一个步骤。
数据挖掘从大量的数据中，通过算法，搜索出隐含于其中的有价值的信息。
这些数据具有量大、噪声、模糊、随机、不完全等特点。
数据挖掘的过程就是从这些数据中找出有价值的、先前不为人所认识的有价值的信息或知识的过程。
数据挖掘通常借助于计算机或数学的技术，通过数理统计、机器学习、专家系统、模糊识别等方法来进行“挖掘”。
具体而言，数据挖掘所采用的分析方法包含了分类（Classification）、估值（Estimation）、预测（Prediction）、关联规则（association rules）、聚类（Clustering）以及复杂型数据挖掘如Web挖掘等。
数据挖掘的过程有几个步骤，首先是要确定业务对象，要清晰地定义数据挖掘的目的和业务问题；其次要进行数据准备，从与业务对象相关的内部、外部数据中选择适当的、适用于进行数据挖掘的数据，然后进行数据预处理，并将数据进行模型化处理，使数据适合某种挖掘算法的模型；数据挖掘的第三步是是进行具体的数据挖掘，即在前面几步的基础上，根据模型和选定的数据挖掘算法进行具体的挖掘；第四是进行结果分析，对数据挖掘的结果进行评估，明确本次数据挖掘的方法、模型的可信度等；数据挖掘的最后就是数据挖掘结果和模型的运用。
数据挖掘的常用操作方法有决策树方法、人工神经网络方法、遗传算法、粗集方法、模糊集方法等。
2 决策树算法决策树是数据挖掘的常用方法之一。
改进的决策树算法在教务管理数据挖掘系统中的应用
摘
要 ： 策树算 法是数 据挖掘 系统 中一个 重要 的分类 算法 ， 择合 理 而有 效的 测试 属性 以及 对 决策树 进行 适 当的 决 选
修 剪是 决策树 算 法的 关键 内容 之一 。 决策树 算法 引入 教务 管理挖 掘 系统 ， 对 决策树测 试属 性 的选择 算法 以及预 将 并 剪枝 算 法进行 改进 。以九 江学 院学 生四级考 试信 息为例 ， 结果表 明 改进 的决策 树算 法对 于数据 挖掘 更具 可靠性 和有
效性 。
关 键 词 ： 策 树 ： 务 管 理 ； 据 挖 掘 决 教 数
中图分类 号 ： Ｐ １ ． Ｔ ３１２ ５
文献标 识码 ： Ａ
文章 编号 ：６ ２ ７ ０ （０ ０ ０ — ０ ８ ０ １７ — ８０ ２ １ ）４ ０ ７ — ２
没 有 属 性 可 以 再 用 于 对 数 据 进 行 分 割 。 图 １简 单 描 述 了决 策
决 策 树 学 习 采 用 自顶 向 下 的 递 归 方 式 ，在 决 策 树 的 内 部 结 点 进行 属 性值 的 比较 并根 据 不 同的属 性 值判 断从 该 结点 向 下 的 分 支 ． 决 策 树 的 叶 结 点 得 到 结 论 。所 以 从 根 到 叶 结 点 的 在
一
⑦标记结点 Ｎ为 ｔ ｔ ｔｉ ｔ（ ｌ ｅ — ｔｂ ｅ￣试属性） ｓ ａｒ ｕ ； ⑧Ｆｒ ａｈｔ ｔ ｔ ｂ ｔ中已知值 ａ ０ ｅｃ ｓ ａ ｒ ｕ ｅ＿ ｔ ｅ ｉ ； ⑨ 由结点 Ｎ长 出一 个条 件为 ｔ ｔ ｔｉｕ ＝ｉ ｅ ＿ ｔｂｔ ａ 的分枝 ； ｓ ａｒ ｅ ⑩设 ｓ 是 ｓｍ ｌ 中ｔ ｔ ｔｉｕ ＝ ｉ ｉ ａ ｐ ｓ ｅ ＿ ｔｂｔ ａ 的样本集合 ； ｅ ｓ ａｒ ｅ
基于决策树的分类挖掘技术在学生资源管理中的应用
科技与应用
基于 决策树 的分类挖掘 技术 在学 生资源管理 中的应用
张 志 强
（ 顺德 职业 技 术学 院 计 算机 技术 系 ，广东 佛 山 ５ ８ ３ ） ２ ３ ３
摘 要 ：该 文提 出一种 基 于 决 策树 的 分 类 挖 掘 技 术 ．在 论 述 分 类 挖 掘 的基 础 上 分 析 决 策树 分 类 挖 掘 系统 的 建 立 思 想 、 步 骤 及 算 法 ，并 把 该 系统 应 用 到 优 化 学 生 资 源 管理 的 实验 中 ， 实
以很好 地解 决 这一 问题 ，为此 ，提 出一 种有 效 的决 策 树 分 类 挖 掘 系 统 ，能 较 直 观 地 反 映 所 描 述 问题 的本 质 特
（） 根 据 学 生 分 类 的 标 准 ，执 行 学 生 分 类 算 法 ， １ 并将 运 行结 果 存储 于数 据 仓库 中 ，使得 每 个现 有 的学 生
数据挖 掘 是知 识发 现 的一个 步骤 ，是从 大 量 的 、不
普通 生 。通 过分类 挖 掘 思想 ，把 学 生资 源管 理 数据 库 中 的数 据 进行 分类 挖 掘 、分析 ，找出 有潜 质 的学 生 ，结合
有效 的教 学 方法 ，尽可 能地 将之 转变 为优 秀 的学生 。
１２ 系 统 的 建 立 步 骤 ．
维普资讯
第 ５卷 第 ４期 ２ ０ 年 １ 月 ０７ ２
顺 德 职 业 技 术 学 院 学 报 Ｊ ｕ ｎ ｌｏ Ｓ ｕ ｄ Ｐ ｌｔｃ ｎ ｃ ｏ ｒ ａ ｆ ｈ ｎ ｅ ｏｙｅ ｈ ｉ
４ Ｖｏ． Ｎ Ｏ． ５ Ｊ
Ｄｅ ｅ．
２ ７ ００
都具 有 一个 确定 的学 生类 别 ； （） 根 据 学 生 的背 景 数 据 和 学 生 分类 数 据 ，执 行 ２
基于数据挖掘的智能决策支持系统在中学生体育训练中的研究与实现
计算机 教学与教 育信 息化
Ｃ ｍ ｕ ｅ Ｄ Ｓ ｆｗ ｒ ｎ ｐ ｌ ｃ ｔ ｏ ｓ ｏ ｐ ｔ ｒ Ｃ ｏ ｔ ａ ｅ ａ ｄ Ａ ｐ ｉａ ｉｎ ２ １ 年第 １ ００ ５期
基于数据挖掘的智能决策支持系统在中学生体育训练中的 研究与实现
于风 云
（ 浙江省诸 暨市职教 中心 ，浙江诸 暨 ３ １０ １８０）
摘 要 ：本 文对数 据仓库和数 据挖掘进行 了分析和研 究 ，介绍 了采 用数据仓库技 术和数据挖 掘技术构 建的 中学生体 育训练 辅助决 策支持 系统 ， 学生的不 同方 面 实现有机 的集成 ， 把 把科 学的训 练理论 、 先进 的训练方 法应 用于 中学生体育运动训 练管理 。 关键 词 ：数 据挖掘 ；智能 ；决策 支持 系统 中图分类号：Ｔ ３１ ２ Ｐ １． 文献标识码 ：Ａ ５ 文章编号 ：１０－ ５９ （ ００ １－ １４ ０ ０７ ９９ ２１ ） ５ ０２－ ２
ｒ ｉｉ ｔ ｄ ａ ｐ ｓｉ ｔ ｄ ｃ ｏｏ ｕ ｎｔ ｔａｎ ｇｍ ｅ ｏ ｐ ｆｅ ｅｍ ｉｄ ｅｓ ｈ ｌ ｔｄｅ ｐｏ ａｎ ｇｍ ａ ａ ｅ ｅ ｔ ｎ ｈ ｉ ｎ ｈ ｌ ｓ ｓ ｔｓｔ ｉｉ ｎ ｇ ｍ ｎ ． ｒ ｎ
Ａｂ ｔａ ｔＤａａｍｉｉ ｇ Ｉ ｔｌ ｇ ｎ ｅＤｅ ｉｉｎ ｓ ｐ ｏ ｓ ｓｅ ｓ ｒ ｃ ： ｔ ｎ ｎ ； ｅｌ ｅ ｃ ； ｃｓｏ ｕ ｐ ￣ ｙ ｔ ｎ ｉ ｍ
Ｙｕ Ｆ ｎ ｙ ｎ ｅ ｇ ｕ
（ｈｊＥ ｕ ａｉ ｅ ｔｒ ｃ ｏ ｌ ｆ ｈ ｉｎ ，ｈ ｊ ３ ８ ０Ｃ ｉａ Ｚ ｕｉ ｄ ｃ ｔ ｎＣ ｎｅ ｈ ｏ ｏ ￣ａ ｇ ｕｉ １ ０ ， ｈ ） ｏ Ｓ Ｚ Ｚ １ ｎ
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
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 Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｉ ｎ ｎ ｏ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｈ ｅ ｒ ａ ｌ ｄ
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）．
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”。
数据挖掘技术在军事情报管理系统中的应用
关键词 ： 数据挖掘技 术； 情报 管理 系统 ； 指挥控制 系统
中 图分 类 号 ： ８ Ｅ７ 文 献 标 识 码 ： Ａ
随着 Ｍ Ｓ系统和数据库技术的广泛应用 ，众 多行业在各种 Ｉ
管理活动 中存储了大量 的数据。这些数据不断积 累并与 日俱增 ，
大大增加 ， 了更有 效地分析 、 为 处理这些 信息 ， 使之更好地 服务
员近 二 馈 。控 舌 ｍ埘 ｌ数 挖 概 关 谗 ： 告７丽 竺来 年 计算机技术在我军建设 中也发挥 了重要的作用。现 彝 凸 一 掘 述 据 “
，
代军事高科技 的发展 ，使我军各级 Ｍ１ Ｓ管理系统中的数据量也 在数据 发生变 化时从 新处理 整个 文本集 生成本 体 ，只需更 新
于管理决策人 员 ，数据挖掘技术 就 自然而然地被应用到我军各
达到了海量 的数据 量。能否充分 、 有效地利用这些 海量数据并发 现隐藏在这些数据背后 的重要知识 和信息就成为管理和决策人
类 ＭＩ Ｓ管理系统巾。本文将详细论述数据挖掘的概念 、 过程 以及 我军情报管理系统中所涉及 的数据挖 掘方法 。
科技情报开发与经济
文章 编 号 ： ０ — ０ ３２ １ ）７ ０ ９ — ３ １ ５ ６ ３ （０ ０ ０ — ０ ０ ０ ０
Ｓ １Ｔ Ｃ Ｆ Ｒ Ａ Ｉ Ｎ Ｄ Ｖ Ｌ Ｐ Ｅ Ｔ＆Ｅ Ｏ Ｏ Ｙ Ｃ 一 Ｅ Ｈ Ｉ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｅ Ｅ Ｏ Ｍ Ｎ Ｎ ＣＮ Ｍ
２１年 第 ２ 卷 ００ Ｏ
第一作者简介 ： 吴友蓉 ， ，９ ９年 ９月生 ， 女 １７ 现为四川大学公 共管理学 院情 报学专业 ２ ０ ０ ７级在读硕 士研究生 ， 实验 师 ， 西南 民族 大学计算机科学与技术学院 ， 四川省成都市 ， １０ １ ６０４．
院校军事训练成绩的决策树建模分析方法
院校军事训练成绩的决策树建模分析方法作者：谭志国林勇军沈先耿桂鹏飞来源：《科教导刊·电子版》2017年第05期摘要文章分析了目前军事训练成绩分析存在问题，针对存在问题给出了利用决策树模型对院校军事训练成绩进行分析的建模方法，详细讨论了建模步骤。
该模型的建立可有效分析训练中存在的影响成绩的隐藏因素，为后续针对性地提高训练质量提供依据。
关键词院校训练成绩分析决策树模型中图分类号：G642 TP391 文献标识码：A0引言军事训练是军事院校的中心工作，更是一项主抓经常性的工作。
学员在训练教学过程中积累了大量的数据，但军事训练主管部门对训练成绩的分析有限。
导致只能从表面得出训练效果，难以找到影响训练成绩的隐藏因素。
如何利用训练成绩科学有效分析教学的成效得失，找到问题根结是亟待解决的问题。
为真正挖掘到数据间潜在的相关性，文章拟通过决策树建模方法对数据进行分析，找到影响训练成绩的真实原因，从而为后续采取相应措施，提高训练质量奠定基础。
1训练成绩数据分析基本流程利用决策树技术可有效对军事训练成绩进行科学且全面地分析，找出影响军事训练成绩深层次的潜在因素。
所得到的结果和信息能对以后的军事教学工作提供很大的帮助。
2分析对象以及数据准备确定分析对象，明确目标，能避免数据挖掘盲目性。
本文以军事院校学员的军事训练成绩为对象，目标挖掘分析学员的军事训练成绩与影响因素的相关性。
（1）数据收集。
根据业务对象和目标收集包含以下属性信息：姓名、标准体重、生源、年级、周训练频度、科目训练成绩。
标准体重以国际BMI（Body Mass Index）指数作为衡量标准。
生源分为高考青年学员和部队士兵学员。
周训练频度（1次、2次、3次等），周训练频度是指一周内学员连对体能科目的训练次数。
（2）数据预处理。
删除缺项、填补空缺。
如伤病号未参加考核，忽略删除；对个别的空缺，则采用在该属性上出现的多数属性值人工填补。
（3）数据转换与归约。
军事情报数据挖掘技术研究
军事情报数据挖掘技术研究军事情报一直是国家安全的重要组成部分，它可以为军事决策提供参考依据，以加强国家的安全维护工作。
在当今信息社会的背景下，军事情报工作得到了更加广泛的关注。
而数据挖掘技术作为信息技术的一种重要手段，已经被广泛应用于军事情报的分析和处理之中。
本文将从军事情报分析的基本原理入手，深入探讨军事情报数据挖掘技术的应用现状和研究进展，以及未来的发展趋势和潜在问题。
一、军事情报分析的基本原理对于军事情报的分析处理，需要遵循一定的原则与方法。
其中，军事情报分析的基本原理包括以下几点：1、针对性原则：军事情报分析需要针对具体的问题和需求进行，具有明确的目标性。
2、全面性原则：军事情报分析需要对相关的信息进行全面收集和分析，确保数据的完整性和准确性。
3、科学性原则：军事情报分析需要符合科学的方法与规律，确保结果的可靠性和有效性。
4、操作性原则：军事情报分析需要符合实际的操作要求，便于在实践中进行应用和推广。
以上原则和方法是进行军事情报分析的基础，也是进行数据挖掘技术应用的前提条件。
二、军事情报数据挖掘技术的应用现状和研究进展随着计算机技术的不断发展和信息化水平的不断提高，军事情报数据挖掘技术的应用范围越来越广泛。
目前，军队各军种和各级单位均在积极应用数据挖掘技术，使得军事情报分析工作更加精细、高效和准确。
1、文本挖掘技术的应用文本挖掘技术可以对大量的文字信息进行有效的分析和处理，从而提取出有用的信息和关键词。
在军事情报分析中，文本挖掘技术可以用于处理军队内部的指令文件、通报、通讯信息等，对其中的关键词、观点和信息进行抽取和分析，以了解部队的实际情况和战略方向。
2、多源数据挖掘技术的应用军事情报涉及到比较广泛的领域和信息源，其中包括军事侦察、军事情报、战场情况和敌情分析等领域。
而这些信息来源存在着不同的数据格式和内容结构，需要采用多源数据挖掘技术进行处理和分析。
多源数据挖掘技术可以整合和分析各种来源的数据，确保数据的全面性和准确性，对于制定军事战略具有重要意义。
基于决策树的数据挖掘算法研究及应用
基于决策树的数据挖掘算法研究及应用随着数据采集和存储技术的不断发展，越来越多的数据被积累和储存。
如何从大量的数据中提取有用的信息，是一个重要的问题。
数据挖掘技术就是解决这一问题的有力工具之一。
在数据挖掘领域，决策树是一种重要的算法。
一、决策树算法及其原理决策树是一种树形结构，可以将数据集按照特征进行划分，最终得到一棵树。
在分类问题中，决策树的叶节点代表不同的分类结果，而内部节点则代表特征。
根据不同的原则，可以得到不同的决策树算法。
以ID3算法为例，其核心思想是在构造决策树时，在每个节点上选择最优的特征进行划分。
具体原理如下：1.计算每个特征的信息熵信息熵是衡量随机变量不确定度的指标，计算公式为：H(X) = -Σ P(xi) * log2 P(xi)其中xi表示随机变量X的不同取值，P(xi)表示xi的概率。
计算特征A的信息熵时，可以按照以下步骤进行：1）对于特征A的每个取值ai，计算数据集D中该取值出现的概率P(ai)；2）根据当前特征A的取值ai将数据集D分为若干个子集Di，每个子集Di包含特征A取值为ai的数据样本；3）计算每个子集Di的信息熵，记为H(Di)；4）根据子集Di的大小，计算特征A的信息熵：H(A) = -Σ P(ai) * H(Di)2.计算每个特征的信息增益信息增益是指使用特征A对数据集D进行划分所获得的纯度提升。
信息增益越大，说明特征A对分类结果的影响越大。
计算特征A的信息增益的公式为：Gain(A) = H(D) - H(A)其中H(D)为数据集D的信息熵。
3.构造决策树根据信息增益排序选择最优特征A，以该特征为节点划分数据集。
对于特征A的每个取值ai，生成一个子节点，并以该子集Di 为数据集，递归构建决策树。
二、决策树算法的应用决策树算法在数据挖掘领域广泛应用。
以下是几种常见的应用场景。
1.客户分类在销售和营销领域，决策树可以用于客户分类。
以银行为例，客户可以根据年龄、收入、教育程度等特征进行分类，然后针对不同客户群体推出相应的金融产品。
基于决策树的数据流挖掘算法的研究
通过分析 比较 ， 总结 了各种算 法的主要特 征， 国 为
内研究者提供借鉴 。
前的数据挖掘技术提 出了新 的要求 ， 中之一就是 其
对数据流 的数 据挖掘。数据流 是一系列连续 且有
１ 基 于决策树 的数据流分类算法
１ １ 传统的增量式的决策树分类算法 ．
对于已有 的 Ｉ３ｌ Ｃ ． 算法 ， Ｄ 和 ４ ５２ Ｌ Ｌ 由于这些算
掘算法是很 困难的事。近几年来， 对数据流进行数据挖掘的算法相继被提 出。本文主要 阐述分类算法中基于决策树的各种数据流挖掘算法， 包括传统的增量式的决策树分类、 基
于 Ｈ ｅｄ ｇｔｅ的 Ｖ Ｄ 、 ｏｆ ｉ ｅ ｎ ｒ Ｆ Ｔ 可调整的 Ｖ Ｄ （ Ｃ Ｆ Ｔ 以及使用整合技术的决策树 分类 ＦＴ 即 ＶＤ ）
算法 ， 通过分析比较， 总结 了各种算法的主要特征 ， 国内研 究者提供借鉴。 为
关键词 ： 决策树 ；ＬＱ Ｓ ＲＮ ； Ｆ Ｔ Ｃ Ｆ Ｔ Ｓ Ｉ ；Ｐ ＩＴ Ｖ Ｄ ； Ｖ Ｄ
中图分 类号 ：Ｐ ０． Ｔ ３ １６ 文 献标识 码 ： Ａ
‘
目 ， 前 数据挖掘技术在许多领域得到 了广泛的 应用 ， 而多样的数据形 式和 日益增 加的数据量 给 目
文章编 号 ：６３— ０７ ２０ ）４— ２ ８— ４ １７ ２５ （０ ６ ０ ０ ６ ０
基 于决策树 的数据流挖 掘算法 的研 究
孙超利
（ 太原科技大学计算机科 学与技 术学院， 太原 ０ ０２ ） ３０４ 摘 要： 由于数据流的快速流动性 以及计算机 内存的限制 ， 因此要设计好 的数据流挖
ｌ ｒｅ） ｅ ｎ ｒ算法。 ａ
划分 ， 所以必须长驻 内存。每个属性都有一张属性
Web数据挖掘在军事训练信息资源管理中的应用
Ｗｅ ｂ数据 挖 掘 在 军 事 训 练信 息 资 源 管理 中 的应 用
刘 红 光 ， 王 田 辉
（ 家 庄 陆 军 指 挥 学 院 信 息 管 理 中心 ，河 北 石 家 庄 ０ ０ ８ ） 石 ５ ０ ４
摘 要 ：随 着 军 队 院 校 和 军 事 训 练 单 位 信 息 化 建 设 的 快 速 发 展 ， 事 训 练 信 息 资源 日益 丰 富 ， 何 把 这 些 分 属 于 不 军 如 同 系 统 的信 息 资源 加 以 整合 、 理 使 用 、 全 存 储 ， 为 军 队 院 校 信 息 化 建 设 过 程 中亟 待 解 决 的 问 题 ， 军 事 训 练 合 安 成 对 信 息 资 源 数 据 挖 掘 存在 的 主 要 问 题进 行 了分 析 ， 此基 础 上 给 出 了 军 事 训 练 信 息 资 源 Ｗｅ 在 ｂ数 据 挖 掘 模 型 的 组 成 ， 结合 信 息 资 源 管理 的 实 践 ， 述 了基 于 Ｗｅ 论 ｂ数据 挖掘 在 军 事 训 练信 息 资 源 管 理 中的 应 用 。
一
用 模式 。
（ ） 事 训 练 信 息 资 源 数 据 挖 掘 的 动 态 性 问题 三 军
练单位 门户 网站数 据 、 网络 教 学 应 用 系统 、 科 专 业 学 网站 、 网络课 程 、 题数 据库 和人 员管理 、 专 场地 设施 管 理 、 备器材 管理 、 设 网络管理 、 信息 管理 等各 类应 用系 统 ， 换为适 合数 据挖 掘和模 式发 现所 必需 的数 据抽 转 象 概念 ， 然后 在事 务数 据 库 上 实 施 挖 掘 ， 最终 获 得 有 价值 的规律 。 ３ 模 式发现 ． 军 事训练 信息 资源建 设 、 管理 与维
Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｗ ｉ ｈ ａ ｉ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔｏ ｎ ｏ ｍ ａｉｎ ｃ ｎ ｔｕ ｔ ｎｉ ｌ ａｙ ａ ａ ｅ ｅ ，ｔ ｅｍｉ — ｔ ｔ ｅｒ ｐｄ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｆｉ ｆｒ ｔｏ ｏ ｓ ｒ ｃ ｉ ｍｉ ｔｒ ｃ ｄ ｍｉｓ ｈ ｌ ｈ ｏ ｎ ｉ ｉ
数据挖掘技术在军队技术干部管理中的应用
的功能 ， 将为实现新时期的军队管理 改革 提供 借鉴和途 径 ， 系统采 用了聚类 和关联算 法进行实 现， 并对 分析结果做
了一 定 的 描 述 。
关键词 ： 数据挖 掘； 技术 干部管理 ； 聚类 ； 关联 ； 筛选
据中抽取有价值的信息和知识。成功应用数据挖掘 技术 ， 达到 目标的过程本身就是一件很复杂的事情。 般地 ， 数据 挖掘 过程从 宏观 上分 为 四个 阶段 ：
一
Ａ ｒｒ核心算 法为 ： ｐ ｏ 采用 逐层迭代 ， ｐｉ ｉ ｏ Ａ ｒｒ ｉｉ 找 出频 繁项 目集 Ｈ 。 Ｊ
Ｌ １：ｆ ｄ—ｆ ｑ ｅ ｔ ｌ ｉ ｎ ｒ ｕｎ ｅ
李
鹏： 数据 挖掘技 术在 军 队技术 干部 管理 中的应用
１７ ０
在利用 ｋ一平均算法 进行训练得分 的特征分 析， 采用兰州军区某部技术干部培训和 日常训练成
．
３ 应用分析
３１ 问题 的提 出 ． 在实 践 中 ， 过数 据 挖 掘 在 军 队技 术 干部 管 理 通
绩表 ， 根据干部的工号 （ ｕ ｂｒ 、 Ｎ ｍ ｅ） 性别 （ ｅ ） 专业 Ｓｘ 、 （ ａ ｒ 和多门训练课程（ Ｍｊ ） ｏ 去除政治教育课 ） 建立一 个二维数据表（ 表略） 。
ｆ ：１ｔ ｋｄ Ｔ ∑ ｃ ｏ ｉ ｏ ｏ ＝ｌ Ｉ ｒ Ｃ
／ 更 ／
新 簇平 均值 ｃｍｐｔ Ｅ：∑ ｉ Ｉ ｌ ／计算 ｏ ｕｅ ∑， ｘ— ｉ。 ／ 准 则 函数
ｕ ｔ ｎｉＥ不再 明显 地发 生变化 。 ｌ
２ ２ 关 联模式 （ ｓ ｏ ｉ ｉ ） 。 Ａ ｓ ｃａ ｏ ｔｎ
在教务管理中可应用数据挖掘技术
根据数据挖掘的应用类型不同， 在数据挖掘领域提出了
一
些实现的方式和算法。
１ 、 统计分析方法。利用概率论、 统计学原理对关系表中 的各个属性进行统计和分析 ， 找到它们之间的关系。 ２ 、 人工神经网络方法。 该方法属于软计算领域的一种很 重要的方法， 它可以按照管理或者非管理模型来学习。主要
高职 院校 的 大学生宿舍资产管理
Ｎｏ ． ３ （ Ｓ ｕ ｍ Ｎｏ ． ５ ３ ）
１ 、 关联规则——应用于教学评估。 具有很强的导向性的
高校教学质量评估对教学工作具有重要的指导意义。 高校每
年每学期的教学评估积累了海量的数据， 可以利用数据挖掘 中的关联规则对这些大量的数据认真挖掘， 以发现教学质量
和教师的职称 、 学历和年龄的关系， 从而便于决策者合理地 配置师资， 更好地开展教学活动。 在授课过程中， 利用数据挖 掘技术中的聚类和关联规则， 可以获取具有不同成绩特征的 大学生群体的信息，分析出影响大学生成绩的主要因素 ， 便 于教师选择合适的教学方法。 ２ 、 ｗ ｅ ｂ 数据挖掘——应用于高校数字网上图书馆。高校 的数字图书馆要依靠有效的信息组织和管理的方式来对相 关的信息进行深层加工和处理， 为高校师生和社会大众提供
作者简介 ： 王
艳， 宿迁高等师范学校讲 师。
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２ ０ １ ４年 ６月
天 津 市 经 理 学 院 学 报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｔ ｉ ａ ＠ｎ Ｍ ａ ｎ ａ ｇ ｅ ｒ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ
Ｊ ｕ ｎ ｅ ２ ０ １ ４
第３ 期（ 总第 ５ ３期 ）
有极强的现实意义和深远的助推教学改革的意义。
数据挖掘技术在高校干部管理中的应用研究
数据挖掘技术在高校干部管理中的应用研究摘要：数据挖掘技术是当前信息时代中重要的一种技术。
本文探讨了数据挖掘技术在高校干部管理中的应用，旨在通过数据挖掘技术改进干部管理工作，提高干部管理效率和效益。
本文以某高校为研究对象，通过调查问卷和数据采集，获取了高校干部管理中所需的数据，通过分析这些数据，提出了数据挖掘技术在干部管理中的应用方法，例如：通过挖掘干部的晋升历史，可以得出干部晋升的规律和执政能力；运用分类算法形成适合不同岗位的干部职业发展路径；利用聚类算法防止干部流失；通过关联规则挖掘，加强干部培训和调动。
最后，通过比较实验，验证了数据挖掘技术在干部管理中的实用性和可行性。
关键词：数据挖掘；高校干部管理；聚类算法；分类算法；关联规则挖掘Keywords: Data mining, University cadre management, Clustering algorithm, Classification algorithm, Association rule mining一、前言二、相关研究随着信息技术的发展和应用，数据挖掘作为信息处理领域中的一个新兴领域得到了广泛的应用。
在高校管理中，也有不少研究关注数据挖掘技术的应用。
例如，刘永奎等（2012）对某大学的学生管理数据进行了分析，发现学生课程成绩的分布呈现出双峰分布，该研究为高校学生管理提供了一些有益的启示。
曹莉等（2016）通过运用数据挖掘技术对某高校外语教师的教学行为进行分析，发现外语教师将讲授时间分散，并且教学方式较为单一，为高校外语教学改革提供了参考建议。
上述研究表明，数据挖掘技术在高校管理中有着广泛的应用前景。
3.1 数据采集干部管理的数据采集通常包括干部的个人资料、学习经历、工作经历、晋升历史等信息。
本文采用调查问卷和数据采集的方式，获取了某高校干部管理所需的数据。
通过数据挖掘技术对收集到的数据进行分析，可以得到干部晋升的规律和执政能力，制定符合干部能力和岗位特点的干部职业发展路径，防止干部流失并加强干部培训和调动。
分析数据挖掘技术在学生综合信息管理系统中的运用
分 遥 利 用 分 析 型 CRM 袁 可 以 将 学 生 的 性 别 尧 姓 名 尧 籍 贯 尧 成绩以及学校表现等各方面的信息进行总结袁 而这些 细小行为特征可以将学生群体进行进一步的分类遥 第 二是交叉管理遥 所谓的交叉管理指的是向未执行管理措 施的学生推进已执行且效果比较显著的管理行为遥 这种 管理行为的推进与学生具体行为中的习惯表现以及好恶 事项有着显著的联系遥 第三是学生管理的有效性分析遥 利 用 分 析 型 CRM 可 以 将 学 生 管 理 活 动 的 具 体 情 况 以 及 该 情况产生的原因进行分析袁 这对于学校管理的措施采用 和措施改善来讲有重要的借鉴意义遥 2 . 3 技 术 数 据 挖 掘 的 分 析 型 CRM 系 统 的 框 架 结 构
学校管理是学校教学活动秩序化开展必须要强化 的一项工作袁尤其是在现阶段袁各个学校都在积极的进 行现代化发展袁而现代化发展中管理的提升是一项重要 的内容袁因此学校管理被放在了重要的位置上遥 就学校管 理的具体分析来看袁为了提升管理的效率和质量袁打造信 息化管理系统十分的必要袁 而信息化管理系统的构建一 方面需要引入先进的技术袁 另一方面需要导入丰富的数 据袁利用技术实现数据信息管理 系统的具体打造对于学校管理来讲现实意义显著袁所以 利用数据挖掘技术为系统构建做服务现实价值明显遥
1 数据挖掘的概念和主要分析方法
1.1 数据挖掘的概念 数据挖掘是大数据背景下数据利用的一种重要手
段袁指的是从大量的数据当中袁对有效的尧新颖的和具有 潜在作用的数据进行抽取并对可以理解的知识以及模 型尧规则等进行利用的过程遥 数据挖掘在近年来的利用 中已经越来越普遍袁在不断的完善和发展中袁其成为了 一门具有广泛涉及面的交叉学科遥 从目前的数据挖掘来 看袁其融合了人工智能尧数理统计尧数据库等多方面的内 容遥因为数据挖掘融合了人工智能尧数理统计尧数据库等 多方面的内容袁所以在信息化管理实践中利用此种技术 构建信息管理平台袁 现代化的信息综合管理实效会更 高袁其具体表现出来的应用价值会更加显著遥 1.2 数据挖掘的分析方法
数据挖掘技术在军车使用情况判定中的应用
数据挖掘技术在军车使用情况判定中的应用作者：方旭朱敏王保琴肖春霞来源：《软件》2017年第07期摘要：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0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。
为此许多国家和地区都在大力发展智能交通系统和智能汽车技术应对上述问题。
在遵循军队相关车辆规定的基础上，通过车联网和数据挖掘技术的应用，对驾驶员的习惯进行规范，从而使军队车辆在执行部队公务和重大演习活动时更加安全地行驶，最终圆满完成保障任务，对相关职能部门来说具有很强的指导和借鉴作用。
1车联网与数据挖掘技术1.1车联网车联网是指利用通信、互联网、物联网等技术将各种车辆进行联网进而展开各种综合广泛应用，包括智能交通、汽车互联网及其应用、汽车通信网及其应用等。
采用各种技术手段将车与车、车与人进行连接是其技术存在形式，在此基础上发展形成的各种产品与服务是车联网的核心。
欧美等汽车工业比较发达的国家，无论是在整体规划还是在技术开发和应用方面，都引领着全球车联网技术的发展，并取得了显著的成绩。
2009年12月，美国交通部发布了《职能交通系统战略研究计划：2010-2014》，首次提出了车联网的构想；2014年美国国家高速公路安全管理局发布两份文件，就车队车技术标准对外征求意见，并促请立法。
我国车联网已被列入重大专项，称为十二五期间的重点项目，获百亿元支持，而国家对车联网行业规范也逐渐重视起来，政府在产业规划、技术标准等多方面的支持将大大推进汽车物联网长夜全面铺开和提速。
车联网系统有三个要素，第一个要素是“端”，即车载终端上的RFID、雷达、摄像头等传感器，其作用是采集车辆信息和感知当前车辆行驶状态，并能与人和车进行交互，提供最直接的用户体验。
数据挖掘技术在教学管理中的应用分析
数据挖掘技术在教学管理中的应用分析
董军凯
【期刊名称】《光盘技术》
【年(卷),期】2009(000)005
【摘要】数据挖掘技术是一种新的信息处理技术,数据挖掘在教学管理中已有很多应用.简要概述了数据挖掘的基本概念和方法,给出了针时教学管理中的学生信息、教师信息、选课信息等方面数据挖掘的应用层次和指导意义,并总结了数据挖掘对教学管理的作用.
【总页数】2页(P14-15)
【作者】董军凯
【作者单位】燕山大学,河北,秦皇岛,066004
【正文语种】中文
【中图分类】G434
【相关文献】
1.数据挖掘技术在教学管理中的应用与实现 [J], 姚志鸿
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3.在教务管理中可应用数据挖掘技术 [J], 王艳
4.数据挖掘技术在教学资源平台中的应用分析 [J], 冯欣
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