军事指挥综合决策支持系统
数学与军事数学在军事战略和武器设计中的应用
数学与军事数学在军事战略和武器设计中的应用数学与军事：数学在军事战略和武器设计中的应用导言：数学与军事的关系是密不可分的。
在军事战略和武器设计中，数学为决策制定提供了理论基础，为军事活动的规划和执行提供了重要的支持。
本文将探讨数学在军事领域中的应用，包括战略决策、兵力运用、武器设计等方面。
一、战略决策战略决策是军事活动的核心，涉及到军队的布局、作战计划和指挥调度等。
数学在战略决策中发挥了重要的作用。
1. 战略模型战略模型是应用数学方法分析和研究军事战略问题的数学模型。
其中包括线性规划、对策论、博弈论等方法。
通过这些模型，军事指挥官可以优化资源配置、提高作战效率。
例如，线性规划可以帮助军事指挥官确定兵力部署，使得兵力分配合理，最大程度地发挥作战效能。
2. 网络优化网络优化是利用图论和最优化理论解决军事行动中的路径规划、网络流等问题。
在军事行动中，兵力的移动路径和资源的分配是关键问题。
通过网络优化方法，可以找到最优路径、减少时间和能量消耗，提高作战效果。
3. 决策支持系统决策支持系统是基于数学模型和信息技术的复杂决策问题的支持系统。
通过决策支持系统，军事指挥官可以实时获取战场情报、模拟战场环境、进行决策分析等。
决策支持系统的应用，可以提高军事指挥官的决策能力和决策效率。
二、兵力运用兵力运用是军事指挥活动中的关键环节，涉及到兵力部署、打击效果评估等问题。
数学在兵力运用中具有重要的应用价值。
1. 兵力部署数学方法可以帮助军事指挥官确定兵力部署的最佳方案。
通过模型和算法，可以考虑到地理条件、敌情分析、兵种特性等因素，制定出有效的兵力部署方案。
例如，最短路径算法可以帮助军事指挥官找到最优的兵力部署方案，使得兵力能够迅速集中、及时响应。
2. 打击效果评估数学方法可以对军事打击效果进行评估和优化。
通过模拟实验和数据分析，可以评估不同作战方案和武器装备的打击效果，为军事指挥官提供决策参考。
例如，使用数学模型和仿真技术，可以评估不同武器系统的打击精度、杀伤能力，为军事指挥官的决策提供科学依据。
军事作战信息化指挥系统设计与实现
军事作战信息化指挥系统设计与实现军事作战信息化指挥系统，作为现代战争的重要手段，旨在提高作战效率，优化指挥决策，增强作战能力。
以下将从系统的设计和实现两个方面着手，探讨这一系统的实现方法和应用效果。
一、系统设计军事作战信息化指挥系统设计的关键要素主要包括：数据采集、分析处理、通信传输、指挥决策等。
针对这些要素，需要进行合理的场景分析和功能设计。
首先，在数据采集方面，要通过各种传感器、雷达等技术手段，收集到作战现场的各种情报数据，如地形特征、敌我布置、空气动力学信息等。
这些数据要经过预处理和处理，提取出有价值的信息，为打击目标定位、监测和指挥提供决策支持。
其次，在分析处理方面，要将采集到的各种信息进行快速处理和分析，建立基于数据挖掘、机器学习等技术的智能算法模型，对敌我双方的动态态势进行分析预测，并对当前作战环境做出响应和调整。
然后，在通信传输方面，要构建优质、可靠、高效的网络通信平台，为各个作战单位之间建立畅通无阻的信息交流渠道，以及与后方指挥部等其他作战各方的通信互联。
最后，在指挥决策方面，要将上述采集、分析处理和通信传输等各环节汇总，通过人工智能算法和决策支持系统等手段，快速做出正确的指挥决策，并调度各个作战单元有效执行，以达到整个作战目标。
二、系统实现军事作战信息化指挥系统的实现，根据不同的作战环境和任务需求，需要综合运用军事技术、信息技术和网络技术等多种技术手段和产品进行实现。
在硬件方面，需要搭建现代化的军用计算机集群、网络设备和通信设备等，以及高清晰度的显示屏、智能感知设备和速度快捷的存储设备等。
这些硬件产品必须具备稳定、高效、高度集成等特点，以支持大规模的信息处理和多种复杂应用软件的运行。
在软件方面，需要开发、集成和优化各类作战和指挥系统软件，采用多模态人机交互技术，实现多种应用场景的定制需求。
如基于图像识别和处理的地形地貌智能分析软件，基于情报挖掘和处理的智能分析决策软件，基于云计算和大数据的作战指挥支持软件等。
决策支持系统三个主要部件——数据库、模型库和会话部件
决策支持系统三个主要部件—数据库、模型库和会话部件决策支持系统的信息可来自内源和外源。
决策支持系统本身包含有一些库，如数据库、模型方法库。
有时模型方法库分开为模型库和方法库。
决策支持系统当然应有信息处理器。
决策支持系统有两个接口，一个是与内源和外源相联的DSS输入接口；一个是DSS的输出接口。
由输出接口产生一些报告、模拟结果以及查询结果，用以支持决策的四个阶段，即情报阶段、设计阶段、选择阶段和评价阶段。
决策支持系统有三个主要部件，即数据库、模型库和会话部件。
由这三个部件联成整体，支持决策的制定。
根据决策的性质，决策支持系统对这三种部件有着特殊的要求。
下面我们就对决策支持系统对这三个部件的要求做些介绍。
决策支持系统大体上由以下三个部分组成:·对决策用的数据进行管理的决策数据管理子系统。
·决策知识、模型管理子系统。
·与用户进行对话、接收命令,提供决策结果的交互环境。
(l)数据库·支持记忆要有空间，要能保留中间结果，要有数据之间的联系，要能方便的触发。
·支持数据的压缩包括抽取、合并和汇总。
·变化细度，变化精度。
·宽的时间范围由过去现在将来，一般的计算机应用只有过去和现在。
·多源内源、外源和内源中的不同部门。
·公用或私有库不同的拥有者和不同的费用方式。
·集合运算能力基本的与、或、非和各种关系逻辑运算。
·和DSS其他部件有好的接口，和终端用户有好的接口。
现代的决策支持系统多用在原来的基层数据库的基础上，建立一个DSS专用数据库的方法。
其结构见图6.10。
由图6.10我们可以看出DSS数据库是由原来的内库基础数据库和外源数据库抽取数据，经过加工以后得到的综合数据组成的。
它可以满足快速的查询和显示的要求。
DSS数据库的优点是减少了I/O时间和计算时间，其缺点是数据冗余功能重复，还有取到的数据是非现实的，也即是由较早的原始数据加工而得到的数据。
军事作战路径规划的决策支持系统设计
军事作战路径规划的决策支持系统设计随着科技的不断发展，计算机技术已经在人们的生活中得到了广泛的应用，而在军事作战中，其作用更是不可或缺。
对于军事制胜而言，决策支持系统的设计显得尤为重要，因为对于大规模作战而言，路径规划无疑是其中最为重要的一环。
因此，在本文中，将探讨一下针对军事作战路径规划的决策支持系统的设计方法。
1. 系统背景军事作战中，作战人员的完美执行需要良好的作战路径设计和规划，其中，路径规划问题是一个经典的强NP完全问题，需要进行高效的求解。
在现实作战中，战场充满了不稳定因素，如地形限制，敌情掌握，任务需要等。
为此，在作战规划时对所有的变量进行预测和计算是不可能的。
因此，为确保指挥军事行动的高效性和精确性，必须建立一个实用的决策支持系统以提供帮助。
2. 系统需求决策支持系统设计需要集成以下几个方面的要求：2.1 规划需求根据战场上的敌友情况、地形条件和能力分析等，确定作战路径规划的基本需求。
2.2 数据需求军事行动需要有大量数据支持操作过程，并在操作中模拟和预测各种复杂的场景，例如任务时间和从会议总线中获取数据。
2.3 结构需求为了使决策支持系统的使用更加高效和清晰，后台操作和前台显示应该是分离的，其中的各种功能应该具备良好的可扩展、灵活性、控制性和适应性。
2.4 安全需求决策支持系统设计必须具备数据加密、安全存储和实时监控等安全保障，以保护军事行动过程中重要的隐私内容。
3. 系统设计开发决策支持系统的基本框架需要遵循以下原则：3.1 数据库设计从侧面保证了系统性能与数据管理效果。
在数据库中，应包含地理信息系统数据、频道模型数据、目标库检索查询结果数据和目标打击评论记录，以及作战数据。
3.2 信号处理系统决策支持系统可以根据不同的目标类型进行信号处理。
因此，信号处理系统需要收集加速度、速度、距离等数据，以分析敌情。
3.3 绘图模块绘图模块用于传输数据、作战计划和虚拟作战场景。
一个高质量的模块将提供完整的科学树节点，方便用户快速掌握场景情况。
军事作战决策支持系统研究
军事作战决策支持系统研究军事作战决策是军事领域的重要部分，也是高度复杂和危险的任务。
传统的手动决策方法很难适应现代化战争的多变和迅速，因此军事作战决策支持系统的研究变得尤为重要。
军事作战决策支持系统是指一种基于计算机科学、人工智能、信息技术等多学科涉及的系统，通过对军事指挥实时动态状态监控和控制，为指挥人员提供方便、快捷、准确、全面的决策支持服务。
其旨在将大量复杂的数据整合并展现，以支持指挥官进行高效、准确和及时的作战决策。
决策期间，军事作战决策支持系统可为指挥官提供可靠和实用的分析和解释，并能有效地支持指挥官进行针对性决策。
军事作战决策支持系统技术在全球范围内得到广泛应用和研究。
欧美国家在该技术研究方面领先，其研究主要包括多智能体、多模态知识融合、高性能计算机技术、虚拟现实等方面。
我国在该领域的研究也不断创新与发展，如在战场环境感知、多源数据挖掘、决策理论和技术等方面做出了重要进展。
军事作战决策支持系统研究的核心问题之一是如何有效地获取战场数据信息、分析和综合这些数据。
目前，人工收集数据已经不能满足全面的信息应用需求，因此要求从战争地形、气象条件、人员部署、军事行动情况等各个方面进行采集数据。
为保证信息获取的准确性和实时性，必须采用先进的网络技术、无线通信技术和传感器技术，将采集数据快速传输到中央预警和控制中心。
军事作战决策支持系统的另一个核心问题是如何支持高质量决策，系统在这方面的作用主要在于决策的管理、复杂信息的分析和预测、以及纷繁复杂的决策要求。
在制定决策时，系统可以根据数据和信息进行分析，提供专业且全面的决策建议，帮助指挥官快速获得更全面的信息，把重点放在思考和决策上。
此外，军事作战决策支持系统需具备可扩展性、可靠性、高可用性以及安全性等特点。
在扩展性上，系统应具有可拓展性和可配置性，以适应不断变化和更新的军事应用需求。
在可靠性上，系统应该具有稳定性和安全性，以确保系统的正确运行和数据的安全。
应急指挥与决策支持系统
通过部署各种传感器，实时监测环境、设施和人员状况，收集数据并传输至系统进行分 析。
物联网技术
将物理设备、车辆、建筑物等物品通过网络连接，实现信息交换和远程控制，提升应急 响应速度和效果。
大数据分析与挖掘技术
大数据处理
对应急指挥与决策支持系统产生的大量 数据进行高效存储、处理和分析，提取 有价值的信息。
• 应急指挥与决策支持系统的挑战与 解决方案
• 未来展望
01
应急指挥与决策支 持系统概述
定义与特点
定义
应急指挥与决策支持系统是一种集成了信息技术 、通信技术、地理信息技术等多领域的智能化系 统，旨在提高应急响应的速度和效率，为决策者 提供全面的信息和辅助决策支持。
集成性
系统集成了多种技术和信息资源，能够实现跨部 门、跨领域的协同工作。
应急指挥与决策支持 系统
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
汇报人：可编辑
2024-01-02
目录CONTENTS
• 应急指挥与决策支持系统概述 • 应急指挥与决策支持系统的核心功
能 • 应急指挥与决策支持系统的技术实
现
目录CONTENTS
• 应急指挥与决策支持系统的应用场 景
人工智能与机器学习
利用AI和机器学习技术，实现自动化预警、智能决策和快速响应 。
大数据分析
通过大数据分析，实时监测和预测突发事件，提高预警准确性和响 应速度。
物联网与传感器技术
利用物联网和传感器技术，实现全方位、多维度的信息采集和监控 。
系统集成与优化方向
多部门协同
加强各部门间的信息共 享和协同作战，提高整 体应急响应能力。
媒体传播
军队自动化指挥系统
军队自动化指挥系统引言概述：随着科技的不断发展，军队自动化指挥系统在现代战争中扮演着越来越重要的角色。
这种系统通过集成各种信息技术，能够实现指挥决策的快速、准确和高效。
本文将从四个方面详细阐述军队自动化指挥系统的重要性和功能。
一、信息集成与共享1.1 数据采集和处理：军队自动化指挥系统能够通过各种传感器和设备，实时采集各类战场信息，如敌方位置、气象情报等。
同时，系统还能对这些数据进行处理，提取实用的信息，为指挥决策提供依据。
1.2 信息共享和传输：通过军队自动化指挥系统，各级指挥员可以实现信息的共享和传输。
这样，不同部队之间可以及时了解对方的动态，实现战场信息的共享，提高指挥决策的准确性和及时性。
1.3 战场态势感知：军队自动化指挥系统能够通过数据分析和模型推演，实现对战场态势的感知。
指挥员可以通过系统的展示界面，直观地了解战场的动态变化，从而做出更加科学的指挥决策。
二、指挥决策支持2.1 指挥信息管理：军队自动化指挥系统能够对各类指挥信息进行管理，包括任务分配、指令下达等。
指挥员可以通过系统进行信息的录入、查询和分析，提高指挥决策的效率和准确性。
2.2 指挥决策辅助：军队自动化指挥系统通过数据分析和模型仿真，能够为指挥员提供决策辅助。
系统可以根据战场信息和指挥员的需求，自动生成各类决策方案，并进行评估和比较，为指挥员提供参考。
2.3 指挥人员协同：军队自动化指挥系统能够实现指挥人员之间的协同工作。
通过系统，不同指挥员可以实时共享信息、沟通指令，提高指挥决策的一致性和协同性。
三、作战指挥与控制3.1 指挥调度管理：军队自动化指挥系统能够实现对作战力量的调度和管理。
指挥员可以通过系统对部队的位置、状态进行实时监控，并进行指挥调度，提高作战效率和战斗力。
3.2 火力打击指挥：军队自动化指挥系统能够对火力打击进行指挥和控制。
指挥员可以通过系统对火力资源进行管理和调度，实现对敌方目标的精确打击，提高火力打击的效果。
军队信息化构建高效指挥决策体系的关键
军队信息化构建高效指挥决策体系的关键随着科技的不断发展，信息化已经广泛应用于各个领域，军队也不例外。
军队信息化的目标是构建高效的指挥决策体系，以提升作战能力和战斗力。
本文将就军队信息化构建高效指挥决策体系的关键进行探讨。
一、建立完善的信息采集体系信息化建设的第一步是建立完善的信息采集体系。
军队通过使用现代化的通信设备和信息系统，实现对海量信息的采集和存储。
各种传感器、无人机等先进设备的运用，使得军队能够快速获取到各种类型的情报信息，从而为决策制定提供有效的依据。
二、构建高效的信息传输网络军队信息化的关键之一是构建高效的信息传输网络。
快速、稳定的信息传输是指挥和决策的基础。
通过建设互联网、军事通信网络等技术手段，实现军区、部队、指挥机关之间的快速信息传输，确保指挥决策能够及时有效地实施。
此外，还需要保障信息传输的安全性，采取加密等措施，防止信息泄露和被窃取。
三、数据挖掘与分析技术的应用为了更好地利用海量的战场信息，军队需要运用数据挖掘与分析技术。
通过对战场信息进行分析，能够发现规律和趋势，为军队指挥决策提供智能化支持。
例如，通过分析历史数据，可以预测敌方的行动意图，从而制定更加合理的作战计划。
四、建立决策支持系统决策支持系统是军队信息化构建高效指挥决策体系的核心。
通过使用专门的软件和算法，决策支持系统能够对战场情报数据进行实时分析和处理，提供科学的决策建议。
决策支持系统可以根据不同的需求，为指挥员提供多种决策方案，并对各种方案进行模拟评估，以找到最佳方案。
五、人员培训与信息安全军队信息化的建设还需要注重人员培训和信息安全。
只有军队人员掌握了信息化设备和系统的使用技能，才能更好地发挥信息化的作用。
同时，信息安全也是一个关键问题，军队需要建立健全的信息安全体系，加强对信息泄露和网络攻击的防范。
总结起来，军队信息化构建高效指挥决策体系的关键包括建立完善的信息采集体系、构建高效的信息传输网络、应用数据挖掘与分析技术、建立决策支持系统以及加强人员培训和信息安全。
信息化背景下军事作战指挥决策支持系统研究
信息化背景下军事作战指挥决策支持系统研究近年来，随着信息化技术的快速发展，军事作战指挥决策支持系统也越来越受到关注。
这种系统不仅可以帮助军方领导快速、准确地获取战场信息，还可以为作战指挥决策提供实时、科学的分析，从而提高作战效率、降低战争风险。
一、信息化背景下军事作战指挥决策支持系统的意义信息化技术的广泛应用已经展现出巨大的优势，无论是企业领域还是政府机构，都需要借助信息化技术来提高效率、降低成本。
而在军事领域，这一趋势更加明显。
当前，军事作战的速度和规模都比以往更快、更大，而信息化技术的出现使得军方可以实现更高效的指挥决策。
在过去，军事作战主要依赖于传统的指挥方式来进行，即由指挥员在战场上勘探情况并发出指令。
然而，这种方法的缺陷在于指挥员无法获得准确且实时的战场信息，仅能根据经验和判断进行决策。
而信息化技术的引入，使得军方可以借助先进的通信设备、卫星定位和数据分析技术等资源，获得更加精准、全面的战场信息。
同时，信息化技术的发展也使得军方可以在远距离甚至异地进行指挥决策。
传统的指挥方式中，指挥员不得不在战场现场进行决策，这就意味着指挥员不仅要冒着更大的风险，而且还需要在很多情况下规避战斗噪音和环境干扰等因素。
而信息化技术的出现，使得指挥员可以远程控制和监控战场。
这大大提高了指挥员的安全性和作战效率，并且能够更好地对策划方案进行调整以及快速跟进战场变化。
二、信息化背景下军事作战指挥决策支持系统的基本架构现代的信息化支持系统基本上由四个主要模块组成。
第一个是数据采集模块，它是整个支持系统最大的组成部分，负责收集战场上各种类型的数据，包括地形、天气、敌友情况等，这些数据可以通过各种传感器收集。
第二个是数据分析模块，它将收集到的数据进行分析和处理，提供给指挥员实时的战场情况。
第三个是指挥控制模块，这个模块主要负责指挥行动的控制，可以对作战过程进行地图化显示，同时支持多种手段进行指挥决策。
第四个是数据传输模块，它负责将各个模块之间收集到的数据进行传输。
信息化作战中的指挥与控制系统
信息化作战中的指挥与控制系统信息化作战是指利用信息技术手段来实施军事行动的战争形态，它具有高效、精确、迅速等特点。
在信息化作战中，指挥与控制系统起着至关重要的作用。
本文将重点探讨信息化作战中的指挥与控制系统，并分析其在现代战争中的应用。
一、信息化作战中的指挥与控制系统的定义与作用指挥与控制系统是指在信息化作战中，能够对战场上的各类信息进行采集、传输、处理和分析，并根据指挥官的决策需求，向相关军事单位发布作战指令和实时信息的系统。
它承担着指挥决策和战场控制的重要任务。
信息化作战中的指挥与控制系统具有以下作用：首先，通过对各类信息进行采集和传输，实现了战场信息的实时共享，为指挥员提供了全面、准确的情报基础。
其次，通过信息的处理与分析，指挥员能够对战场态势进行全局把握，制定出更加科学、精确的作战方案。
最后，指挥与控制系统能够将指挥员的决策通过网络传输给各个军事单位，实现指挥链条的高效衔接，确保作战行动的统一性和协同性。
二、信息化作战中的指挥与控制系统的组成要素信息化作战中的指挥与控制系统主要由以下几个要素构成：指挥信息系统、通信系统、情报系统、作战指挥决策支持系统。
下面将对这几个要素进行详细介绍。
1. 指挥信息系统指挥信息系统是信息化作战中的核心系统，它负责战场信息的采集、存储、传输和处理等功能。
该系统通常包括指挥信息管理平台、数据处理装置、显示终端设备等组成部分。
通过指挥信息系统，指挥员可以及时获取到各类作战信息，加快决策的速度和准确性。
2. 通信系统通信系统是信息化作战中的基础系统，它承载着指挥信息的传输任务。
通信系统分为战区通信网络和战术通信网络两个层次，战区通信网络用于高层指挥员之间的信息传递，而战术通信网络则用于战术指挥员与各个单兵作战单位之间的信息交流。
3. 情报系统情报系统是信息化作战中的重要组成部分，它主要负责对战场信息进行采集和分析，并将情报数据传输给指挥员。
情报系统通常包括侦察平台、情报处理设备、情报数据库等。
军队组织与军事指挥系统
军队组织与军事指挥系统军队是一个国家安全的重要组成部分，而军队的组织与军事指挥系统的健全与灵活性直接关系到军队的战斗力与作战效能。
本文将从组织架构、指挥系统、军事指挥流程和军事指挥体系等方面来探讨军队组织与军事指挥系统的重要性。
一、组织架构军队的组织架构是指军队内部的层级体系和各个部门的职责划分。
一个合理的组织架构能够确保军队中各个部门之间的协作和协调，并保证信息流通和指挥传导的顺畅。
在组织架构中，军队通常由各个战区、军区、师、旅以及连队等单位组成，每个单位都履行着不同的任务和职责。
同时，组织架构还包括人员编制、军事院校和训练基地等涉及到军队人员管理和培训的方面。
二、指挥系统军队的指挥系统是支持军事行动和作战指挥所必须的体系。
指挥系统通常由统帅机关、指挥部、作战部队以及情报、后勤、通信等各个部门组成。
统帅机关负责制定军事战略和战术策略，指挥部负责具体的作战指挥和决策，而作战部队则执行作战任务。
情报部门负责搜集和分析情报，后勤部门负责保障作战部队的物资和人员，通信部门则保证指挥传导的顺畅。
指挥系统的建立能够实现军队内部各部门之间的协同作战，提高战斗效能。
三、军事指挥流程军事指挥流程是指在军事行动中各级指挥员按照一定步骤和程序进行决策和指挥的过程。
军事指挥流程包括了情报收集、目标分析、任务分配、部队调度、指挥决策等环节。
通过科学规范的军事指挥流程，指挥员能够在快节奏和高压力的环境中做出准确的判断和决策，将有限的资源合理地配置和利用，从而提高作战效果。
四、军事指挥体系军事指挥体系是指军队内部的指挥关系和指挥系统的结构。
军事指挥体系一般分为线性指挥体系和网络式指挥体系两种形式。
线性指挥体系是指各级指挥官按照等级关系进行指挥和决策，信息传递从上到下依次流通。
这种指挥体系适用于对指挥层级要求严格、指挥关系清晰的作战环境。
而网络式指挥体系则是指各级指挥官之间互联互通，信息可以在各级指挥官之间自由传递和分享。
这种指挥体系适用于需要多个指挥节点进行协同作战和快速决策的环境。
决策支持系统
智能管理系统
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7.2 决策支持建模技术
离散事件模拟 它的代表性语言是GPSS和SIMSCRIPT。这种方法将系统的 运动变化看作是一连串离散发生的事件。在事件之间，系统 的状态是保持不变的。这种思路有利于模拟具体的、微观的 管理工作过程，如车间的生产调度、交通的指挥管理等等。 这种方法也常用于各种管理决策问题的分析研究。例如军事 上的电子对抗模拟就是一个明显的例子。 有的情况需要将上述两种模拟方法结合起来，构成既包含连 续模拟又包含离散事件模拟的复合型模拟模型，以解决大型 的、综合型决策问题。这时可选用的模拟语言有SLAM和 SIMAN。
智能管理系统
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3 最终用户开发方法
除了上述两种主要方法外，最终用户开发方法 （End-User development）也是近年来常见的决 策支持系统开发方法。最终用户开发是指决策者直 接负责决策支持系统的开发，在专业人士的支持和 帮助下，开发更为复杂的最终用户系统。与其他方 法相比，最终用户开发更好地反映了决策者的意图 ，并且减少开发过程中决策者（用户）、程序员、 系统分析员之间的沟通时间和费用。
智能管理系统
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智能管理系统
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7.2 决策支持建模技术
相关概念 模型（Model）是指人们在认识与改造客 观世界的过程中为了整理资料、形成思路、 交流认识、组织行动而形成的关于客观存在 的领域、问题、范围的认识框架。 构筑、形成、发展模型的过程，称为建 模（Modeling）。 建模是人们认识过程的基本方法之一， 它贯穿认识的各个阶段，发挥着十分重要的 作用。
智能管理系统
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4）用ROMC方法确定的多种形式的记忆辅助可以帮助决策者保 存操作的结果，为再次利用这些结果、减少决策者的记忆负 担、减少重复利用表述和操作带来的复杂性提供有效手段。 5）ROMC方法需要并鼓励用户自始至终参与DSS的设计、开发和 应用的全过程。 6）ROMC方法和DSS的主要构成部分（数据库系统、模型库系统 与对话生成管理系统）直接有关，这三者向ROMC提供技术和 技巧。 7）ROMC方法是过程独立的，不受决策者和决策过程的限制和 影响。 8）ROMC方法为DSS的分析与设计提供了一个实用的框架，但并 不提供实现DSS的具体技术，为使ROMC方法更加有效运用， 需要DSS生成软件的支持。
基于人工智能的智能军事作战决策支持系统设计
基于人工智能的智能军事作战决策支持系统设计随着科技的不断发展，人工智能技术逐渐应用于军事领域，带来了革命性的变化。
基于人工智能的智能军事作战决策支持系统将军事指挥决策与智能化技术相结合，为作战指挥员提供准确、高效、智能的决策支持，从而提升军队作战能力和战场胜算。
一、系统概述基于人工智能的智能军事作战决策支持系统是一种集成了先进科技的军事指挥决策系统。
该系统利用人工智能技术，对大量军事情报进行分析和处理，提供合理的战略决策建议。
系统通过建立智能化的算法和模型，能够从多个角度、多个层次上综合考虑作战计划、兵力调配、作战环境等要素，为指挥员制定科学、精确的决策方案。
二、系统功能1. 信息收集与分析：系统能够收集和整理多源军事情报数据，包括卫星图像、雷达数据、网络情报等，并通过先进的数据挖掘和机器学习算法对其进行分析，从中提取有用的信息和情报。
2. 情报融合与态势评估：系统能够将不同来源的情报进行智能融合，综合分析战场态势。
通过对军事情报的整合，系统可以提供准确的态势评估，帮助指挥员理解战场情况，为决策提供可靠的依据。
3. 多层次决策支持：系统能够根据指挥员的需求和决策场景，提供多个层次的决策支持。
包括战略层面的计划制定、战术层面的兵力调配、战斗层面的火力指挥等。
系统可以根据不同层面的需要，提供相应的决策建议和方案。
4. 智能作战仿真：系统可以进行智能作战仿真，模拟各种作战情景，评估不同决策方案的有效性。
通过仿真分析，系统可以帮助指挥员选择最佳的作战方案，并提供相关的实施指导。
5. 实时监控与反馈：系统能够实时监控战场情况，并及时反馈给指挥员。
通过集成传感器和监控设备，系统可以收集实时数据，实现对战场环境和兵力动态的监控，为指挥员提供最新的战场信息。
三、系统特点1. 智能化：基于人工智能技术的支持，系统具备自学习、自适应的能力。
系统可以通过不断学习和分析，提高自身的决策能力和准确性，适应不断变化的战场环境和作战需求。
军事信息化战争指挥决策支持系统研究
军事信息化战争指挥决策支持系统研究随着现代战争的发展，信息化已经成为军事作战的重要组成部分。
为了提高作战效能和战争指挥的精确性，军事信息化战争指挥决策支持系统应运而生。
本文将对军事信息化战争指挥决策支持系统进行研究，针对该系统的设计原则、功能特点和实际应用进行探讨。
首先，军事信息化战争指挥决策支持系统的设计原则至关重要。
该系统的设计应考虑到实战环境的复杂性和指挥决策过程中的不确定性。
为此，系统应具备高度集成化和自主化的特点，能够快速、准确地收集、处理和分析大量实时数据，为指挥决策者提供可靠的信息支持。
此外，系统还应具备灵活的扩展性和功能可定制性，以适应不同作战需求和指挥风格。
其次，军事信息化战争指挥决策支持系统的功能特点包括实时监控、智能分析和快速响应。
系统应能够实时收集各类传感器和侦察设备所获取的数据，包括天气、地形、敌情、友军位置等，将这些数据进行整合和分析，生成战场态势图和作战情报。
在智能分析方面，系统应具备强大的推理和判断能力，能够根据战场态势和历史数据，预测敌军行动和战局发展趋势。
另外，系统还应支持指挥决策者快速响应和与下级指挥系统实时联接，以便指挥官能够及时下达指令和调整战术。
最后，军事信息化战争指挥决策支持系统的实际应用对于提高战争指挥效能具有重要意义。
该系统可以广泛应用于作战指挥、战术行动、军事演习和模拟训练等方面。
在作战指挥中，系统能够提供全方位的作战态势感知和指挥决策支持，帮助指挥决策者制定战略目标和调度作战部队。
在战术行动中，系统能够根据实时数据和智能分析结果，为指挥决策者提供有针对性的建议和决策方案。
此外，系统还可以用于军事演习和模拟训练中，模拟各类作战场景和战术演习，帮助指挥决策者培养指挥能力和应对复杂战争环境的能力。
综上所述，军事信息化战争指挥决策支持系统是当今军事指挥决策的重要工具。
其设计应考虑到实战环境的复杂性和指挥决策的不确定性，具备集成化和自主化的特点。
系统应具备实时监控、智能分析和快速响应的功能特点，并能广泛应用于作战指挥、战术行动、军事演习和模拟训练等方面。
人工智能在军事领域的应用
人工智能在军事领域的应用随着科技的不断进步和发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经渐渐成为军事领域的热门话题。
人工智能在军事中的应用，不仅为军队的作战能力提供了强大的支持，还在军事战略、情报侦查、仿真训练等多个方面发挥着重要作用。
本文将重点探讨人工智能在军事领域的应用，并介绍其中几个典型的应用案例。
一、作战决策支持系统人工智能在作战决策支持系统中的应用可以为指挥员提供实时的决策支持与分析。
通过从海量的数据中提炼出有用的信息和模式，人工智能可以辅助指挥员分析战场态势、预测敌方行动、优化兵力部署等，从而提高作战效率和指挥决策的准确性。
例如，通过采集和分析战场数据，人工智能可以帮助指挥员实时判断敌方的弱点和被包围的可能性，并据此制定相应的战术策略。
二、无人系统人工智能在无人系统，特别是无人机领域的应用也非常广泛。
通过搭载人工智能技术，无人机能够自主感知环境、规划航线、执行任务，并能根据实时情况进行动态调整。
这使得无人机具备了更强的自主性和适应性，可以实施更复杂的作战任务，如巡航侦察、精确打击等。
此外，人工智能还可以使得无人系统之间实现协同作战，通过自主协同、自主集群等方式，完成更复杂的任务。
三、情报侦察和监测人工智能在情报侦察和监测方面的应用也非常重要。
通过建立情报信息系统，人工智能可以自动收集、分析和筛选海量的情报数据，包括图像、视频、语音等多种类型的情报信息。
这使得情报工作更加高效和准确，能够更快地获取重要情报，识别敌方动向，甚至能够预测敌方的意图。
而且人工智能还可以通过自动化的方式对图像、视频进行解析和识别，从而提供更精准的情报支持。
四、仿真训练人工智能技术在军事仿真训练中也有着广泛的应用。
通过使用人工智能技术，可以模拟现实战场环境，对士兵和指挥员进行真实感的训练。
人工智能可以扮演敌方角色，根据实时情况做出智能化的反应，提高训练的真实性和逼真感。
同时，人工智能还可以分析和评估士兵和指挥员的表现，为其提供个性化的训练反馈，帮助其改进技能和决策能力。
信息化时代下的军队作战指挥架构与系统
信息化时代下的军队作战指挥架构与系统随着科技的发展和信息化程度的提高，军队作战指挥架构与系统也迎来了新的挑战与机遇。
本文将从军队作战指挥架构的重要性、信息化技术在军队作战指挥中的应用以及信息化时代下的军队作战指挥系统进行论述。
一、军队作战指挥架构的重要性军队作战指挥架构是指将各个军事单位的指挥、控制和信息支持系统有机地结合起来，形成一个统一的指挥作战系统的框架。
在信息化时代，军队作战的复杂性和难度不断增加，需要更加高效、快速、准确地进行指挥和决策。
一个科学的作战指挥架构可以有效协调各个作战单元之间的合作，提高整体作战效能，确保军队能够迅速、有效地完成各项任务。
二、信息化技术在军队作战指挥中的应用信息化技术在军队作战指挥中的应用已经成为必然趋势。
首先，信息化技术可以实现作战指挥信息的快速传递和共享。
通过建立统一的信息平台和通信网络，各级指挥官可以实时获取各种作战信息，并对其进行分析和处理，以支持决策和作战指挥。
其次，信息化技术可以提供精确的军事情报和电子作战手段，增强作战指挥的侦察、监视和打击能力。
此外，信息化技术还可以实现作战指挥的自动化和智能化，让军队指挥官能够更加集中精力进行决策和指挥，提高军队作战效率和战斗力。
三、信息化时代下的军队作战指挥系统信息化时代下的军队作战指挥系统是建立在信息化技术基础上的一种先进作战指挥系统。
该系统的基本架构包括作战指挥中心、战术决策支持系统、作战指挥信息平台和作战指挥通信网络等。
作战指挥中心是系统的核心，负责指挥决策和作战指挥的组织。
战术决策支持系统是指挥官辅助决策的工具，通过强大的计算和分析能力，为指挥官提供决策分析的支持。
作战指挥信息平台是实现作战指挥信息共享和管理的核心设备，能够接收、处理和传输各种作战指挥信息。
作战指挥通信网络是系统的基础设施，负责实现各个作战单元之间的通信和信息传输。
信息化时代下的军队作战指挥系统具有诸多优点。
首先，它可以实现作战指挥信息的高效传递与共享，提高指挥决策的准确性。
决策支持系统之一体化联合作战研究
决策支持系统之一体化联合作战研究一体化联合作战是指不同军种、不同部门之间通过有效的协同与协作，共同完成作战任务的一种作战模式。
在现代军事作战中，一体化联合作战已经成为一种趋势，因为它能够充分发挥各军种的专长，提高作战效能。
而决策支持系统在一体化联合作战中起着重要的作用，它能够为指挥官提供决策支持和信息共享的能力，增强指挥员的决策能力和战场信息的及时性。
因此，研究一体化联合作战中的决策支持系统是十分重要的。
一体化联合作战的复杂性和多样性决定了决策支持系统需要具备以下特点：2.实时性。
作战过程中，决策的时效性非常重要，因此决策支持系统需要具备实时获取和处理数据的能力，以确保决策者能够及时获取到最新的战场信息。
3.决策支持能力。
决策支持系统不仅仅是一个信息传递的工具，更重要的是要提供有效的决策支持能力。
通过对各种数据和信息的分析和处理，决策支持系统能够为指挥官提供各种决策方案，并对其进行评估和分析，帮助指挥官做出更为明智的决策。
4.可视化能力。
决策支持系统需要能够将复杂的数据和信息以图表、模型等可视化的方式展现出来，以便指挥官能够更直观地理解和分析。
5.安全性。
一体化联合作战中涉及到敏感的数据和信息，因此决策支持系统需要具备高度的安全性，以防止信息泄露和非法访问。
基于以上特点，要研究一体化联合作战中的决策支持系统，可以从以下几个方面入手：1.数据整合与共享。
研究如何将不同军种、不同系统之间的数据进行整合和共享，使其能够被决策支持系统所利用。
2.实时数据获取与处理。
研究如何实现对实时战场数据的获取和处理，以保证决策支持系统能够及时提供准确的信息。
3.决策支持算法与模型。
研究如何设计和实现决策支持算法和模型，以提供有效的决策支持能力。
4.可视化技术与界面设计。
研究如何利用可视化技术将复杂的数据和信息以直观的方式展示给指挥官，以便他们更好地理解和分析。
5.安全保障技术。
研究如何利用密码学、身份认证等技术手段来保护决策支持系统中的数据和信息安全。
决策支持系统基本概念
决策支持系统基本概念总结1.1决策支持系统起源1.1.1 决策支持系统的起源：决策支持系统DSS（Decision Support Systems）：20世纪70年代中期Keen 和Scott Morton创造了“决策支持系统”一词。
目标是：用于管理的一种新型的计算机信息系统，对管理者的决策提供技术支持。
以下三种系统在DSS的产生和发展过程中起到了相当重要的作用：（1）电子数据处理EDP（Electronic Data Processing）：计算机在管理领域的应用是从进行数据处理和编制报表开始的，这类应用所涉及的技术称为电子数据处理。
提高了工作效率，把人们从繁琐的事务处理中解脱出来。
缺点：仅局限于具体信息处理，不共享，不考虑整体或部门情况。
（2）管理信息系统MIS（Management Information Systems）：对一个企业或部门的有关信息进行整体分析和系统设计，由人和计算机组成的进行管理信息收集、传递、储存、加工、维护和使用的系统。
整体分析，系统设计，信息共享，部门协调。
帮助管理者对信息做表面上的组织和管理，而不能把信息的内在规律挖掘出来为决策服务。
难于适应多变的内外部管理环境，对管理人员的决策帮助十分有限。
（3）系统分析SA（System Analyse）：挖掘大量信息背后所隐藏的规律，取代决策者作出决策的系统。
从以上三个系统可以看到系统由低级向高级发展的进化过程。
对于第三个系统，在解决实际问题，特别是复杂的社会、经济、环境问题时，遇到不少困难。
系统分析的许多模型、方法往往理论上可行，但不一定实用。
很多研究成果只是停留在研究和书面报告层面，真正被决策者所采纳并付诸实施的成功案例并不多。
经过反思，达成了一个共识：MIS和SA都不要企图取代决策者作出决策，决策支持才是它们的正确地位。
因此，人们研制开发了一种能够克服上述缺点，为决策者提供切实可行帮助的决策支持系统DSS。
1.1.2 决策支持系统的产生背景：运筹学模型发展已经比较完善，多目标决策分析突破单一效用理论的框架，计算机软、硬件及网络技术的迅猛发展，人工智能特别是知识处理技术的发展，数据库技术、图形显示技术、各类工具软件的发展与完善，构成了决策支持系统形成与发展的技术基础。
未来战争中的AI战术决策支持系统
未来战争中的AI战术决策支持系统随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经深入到我们生活的各个领域。
在战争领域中，AI技术的应用也变得越来越广泛。
特别是在未来战争中，AI战术决策支持系统将发挥着至关重要的作用。
本文将讨论未来战争中的AI战术决策支持系统，并探讨其对战争形势、战术决策以及战争结果的影响。
伴随着技术的飞速进步，现代战争的形态正从传统的人力资源战争向技术资源战争转变，未来战争中AI战术决策支持系统将成为各大军事力量的关键战略。
AI系统的主要功能是为军事指挥官提供全面的战场信息，辅助制定决策。
同时，AI系统还能够通过分析海量的战争数据和情报信息，预测敌方的行动意图，提供实时的情报支持。
AI战术决策支持系统的出现使得军事指挥官能够更全面地了解战场态势。
通过大数据分析和深度学习技术，AI系统能够自动从海量的军事信息中提取有用的数据，准确评估战场态势。
在实时更新的情报支持下，指挥官可以准确判断敌方位置、兵力部署和作战意图，从而更好地制定战术计划。
AI战术决策支持系统还具备自主决策的能力。
通过与众多的传感器和数据源相连接，AI系统能够实时获取各个战斗单元的状态和位置信息，并根据战场情况进行自主决策。
在实际战斗中，AI系统还可通过与无人机、自动化武器系统等无人装备进行联合作战，提高整体战斗力，减少人员伤亡。
同时，AI系统能够迅速调整战术计划，对战场上出现的临机变化做出应对。
然而，AI战术决策支持系统也带来了一些挑战和风险。
首先，AI系统的自主性和智能性也使其存在一定的不确定性。
AI系统的决策依赖于大数据的分析和算法，而这些算法往往是由人类编写，其准确性和可信度受到一些因素的限制。
其次，AI战术决策支持系统所需的硬件设备和软件系统也需要不断的维护和升级，这对于组织和机构来说是一项巨大的挑战。
此外，未来战争中AI战术决策支持系统的广泛应用也引发了一些伦理和法律问题。
例如，当AI系统在战场上扮演越来越重要的角色时，人们就需要思考如何确保AI系统的决策符合伦理和法律的规定。
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军事指挥综合决策支持系统周春华，吴亚锋，姚世军，陈楚湘（解放军信息工程大学理学院，河南郑州 450001）摘要：本文研究了军事指挥综合决策支持系统的设计，综合运用了数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等新的决策支持技术，通过建立数据仓库来存储海量战场信息（包括历史信息和实时信息），用联机分析处理、数据挖掘等技术来获取作战知识、作战规则及影响战争胜负的关键信息，为指挥员做出科学决策提供辅助。
关键字：军事指挥；决策支持系统；军事指挥综合决策支持系统1 引言国防安全是国家稳定发展的前提，更是国家自主对外的保障，国防安全的重要性事关国家所有事务。
筑牢国防，就必须发展军事，军事势力是国防安全的重要支撑，是维持国家和平稳定发展的重要保障，更是不受外国武力侵犯的军事威慑。
所以，军事现代化在国家发展中占据着重要位置。
军事现代化，不仅是武器装备的现代化，也是作战指挥决策方式的现代化。
在当代，科学技术的快速发展以及在军事领域的大量应用，使武器装备更趋智能化、信息化。
但是要想取得一场战争的胜利，仅仅依靠武器装备的现代化而不强调作战指挥方式的现代化，显然是不切实际的。
因为没有现代的作战指挥决策方式与现代化的武器装备协同，很可能在作战信息的获取、去伪处理、作战决策、战机把握等一个或多个环节失利，从而使先进的武器装备变聋变瞎，成为对手的靶子。
作战指挥决策方式的现代化成为急待解决的问题。
剖析现代战争，科学技术的大量应用，信息战成为主流的战争形态，信息优势成为克敌制胜的关键。
作战双方不仅要展开常规方式的体系对抗，同时还要围绕信息优势的争夺，展开一道全新领域的体系对抗——电磁对抗（即第五维战场对抗）。
战争过程中，无时无刻不存在着电磁侦察与反侦察、电子干扰与反干扰、电磁欺骗与反欺骗。
如此复杂电磁环境下，战场信息具有了新特点：①各种侦察手段的使用，使战场信息海量、多维、动态；②电磁干扰、欺骗等手段的使用，使战场信息不完整、不确定。
决策支持系统（DSS，Decision Supporting System）[1,2]，是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，针对半结构化、非结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。
该系统能够为决策者提供决策所需的数据、信息和背景材料，帮助决策者明确决策目标和进行问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确决策提供必要的支持。
针对战场信息和决策支持系统的特点，本文设计了军事指挥综合决策支持系统（military command integrated decision support system，MCIDSS），用数据仓库存储海量战场信息（包括实时信息和历史信息），用联机分析处理及数据挖掘等技术处理数据，为指挥员提供快速、准确的作战决策辅助。
2 MCIDSS 的设计2．1 系统设计的基础决策支持系统在国内的发展虽然几经波折，但仍在许多的领域内有着成功的应用，比如：军事指挥、商品销售、高校管理等等[3-8]。
决策支持系统在军事指挥领域早有应用，只是早期的军事指挥决策支持系统结构简单，应用范围十分有限。
军事指挥综合决策支持系统，是决策支持系统在军事指挥领域的应用，它以决策支持系统为基础，采用决策支持系统的基本结构，如图1所示。
随着科技的发展，科学技术在军事中的大量应用，信息战、信息化作战、信息化战争等全新战争形态出现并成为现代战争的显著形态，早期的军事指挥决策支持系统已越来越不能满足现代战争的需要，为此，结合现代战争的特点，应用数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等新的决策支持技术，构建军事指挥综合决策支持系统。
2． 2 MCIDSS 的总体设计军事指挥综合决策支持系统融合了数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等新的决策支持技术。
数据仓库能够对各类战场信息进行存储与综合，联机分析处理对海量战场信息多维分析处理，供指挥员多维观察分析数据，数据挖掘则对数据仓库中的数据进行分析处理，发现潜在的作战规则和作战知识艺术，丰富军事知识库中的内容，提供更多的决策支持，保障决策的准确实用性。
模型库对诸多广义模型进行组合，以最科学的方式辅助决策。
各部件相互协作，构成综合决策支持系统[1]。
系统总体设计结构如图2所示。
图1 军事指挥决策支持系统结构图图2 MCIDSS的总体结构图2．3MCIDSS的工作流程军事指挥决策支持系统的作用是为指挥员提供科学、快速、有力的决策支持。
其工作流程可简述为：系统把作战时各种侦察方式获取的情报信息（包括敌方作战企图、作战样式、行动部署等各类情报信息）、上级指挥息等等经过数据初步分析、融合处理，存入各类数据库中，各类数据库再通过数据过滤，集成转入数据仓库（数据仓库还包括历史数据信息，比如以往战争数据信息，非战时侦测作战方的军事情报信息等等）。
数据仓库对各类信息数据按其决策主题重新组织，再经过联机分析处理、数据挖掘等一系列操作，供指挥员多维地观察分析数据，并通过人机交互，发现战场关键信息和潜在的知识、规则。
形成科学的作战信息，下达作战指令，且实时观察指挥对象的信息反馈，及时作出相应地调整，直到作战任务的完成。
其工作流程如图3所示。
3 MCIDSS系统分析军事指挥决策支持系统，综合运用了数据仓库，联机分析处理和数据挖掘等新的决策支持技术，较传统的决策支持系统，技术特性更加突出，科学性，易学易用等特性更进一步，在军事指挥领域的作用将会越来越为显著。
3．1数据仓库在系统中的作用3．1．1数据仓库数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持指挥管理的决策制定过程，数据仓库又是一种管理技术，旨在通过通畅的、合理的、全面的信息管理，达到有效的决策支持[9]。
数据仓库具有以下特点：①数据仓库是面向主题的，决策主题是数据分类的标准，每个主题基本上对应一个宏观的分析领域。
② 数据仓库是集成的，数据进入数据仓库之前，必须经过加工与集成，对不同的 数据来源进行数据结构与编码的统一，统一原数据中的所有矛盾之处。
③ 数据仓库是稳定的。
数据仓库中包括着大量的历史数据，数据集成进入数据仓库后，是极少或不更新的。
④ 数据仓库是随时间变化的，数据仓库中的数据时限是5到10年，故数据的键码包含着时间项，标明数据的历史时期，这适合DSS 进行时间趋势的分析。
⑤ 数据仓库中的数据量很大。
通常的数据仓库的数据量为10GB 级，相当于一般数据库的100倍，大型的数据仓库数据量更大。
⑥ 数据仓库软、硬件要求较高。
需要一个巨大的硬件平台，需要一个并行的数据库系统。
图3 MCIDSS 的工作流程图结合现代战争实际，信息化战争中，各种侦察手段的使用，会在短时间内收集大量情报信息，数据仓库大的存储空间可使战场情报信息快速完整存储，并运用一系列技术措施分析评估，识真判伪，为决策分析服务。
当然，数据仓库的数据并非大量数据的堆积，而是按决策主题重新组织。
数据仓库中数据可分为基本数据、历史数据、综合数据和源数据，可提供多种辅助决策信息。
3．1．2数据仓库的设计在军事指挥综合决策支持系统中，结合军事情报信息数据量巨大的实际，系统中数据仓库采用星型雪花型模型。
星型雪花型模型同其它几种模型（星型、雪花型）一样，都是以事实为中心，只是区别在星型雪花型模型的外围维表可再扩展成为事实表与维表。
星型雪花型模型由两种类型的表构成：事实表和维表。
事实表中的信息用于查询，维表可再扩展成事实表和维表[10]。
其相互关系可详见图4。
采用星型雪花型模型的优势有二：一是建模方便，易于指挥员理解；二是比较贴近战场情报信息数据实际，不仅数据量巨大，且需要对其进行多维的、详细的分析处理。
经分析，军事指挥决策支的持系统中数据仓库事实表主要包括：敌方情况信息、我方情况信息、友临情况信息、作情区域地形、民俗情况信息、气象信息等等。
事实表又分为多个维表，简单举例如下：①敌方情况维表，包括敌方兵力部署、武器配置、反应能力、机动能力、电磁能力等。
②我方情况维表，包括兵力部署、武器配置、反应能力、机动能力、情报获取能力、电磁能力，官兵战斗力等。
③友军情况维表，包括友军兵力情况、友军作战任务情况、友军机动能力、友军支援行动可能路线等。
④作战区域地形、民俗情况维表，包括作战区域山川情况、河流情况、植被情况、民风民俗情况等。
⑤气象情况维表，包括晴雨情况、风力、温度、湿度等。
另外敌方情况维表、我方情况维表、友邻情况维表又可继续细分，不再一一详述。
具体结构如4所示。
军事指挥信息数据仓库的建立，有效地集中战场信息数据，再经过数据的抽取、清洗、转换，加载为统一的、随时可用的信息，供指挥员分析、决策。
同时还可结合联机分析处理和数据挖掘工具，对情报信息进行进一步地加工处理。
3．2 联机分析处理联机分析处理是以战场信息数据仓库为基础的数据分析处理，它有两个特点：一是在线性，体现为对指挥员请求的快速响应和交互式操作，它的实现是由客户机/服务器这种体系结构来完成的；二是多维分析，可以实现指挥员对战场数年据信息的多维分析，这也是联机分析处理的核心所在[1]。
联机分析处理又是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。
这些信息是从原始数据转换过来的，按照指挥员的理解，反映了战争形态的方方面面。
联机分析处理的简单定义是共享多维信息的快速分析，它体现在以下4个主要特征：①快速性。
用户对联机分析处理的快速反应能力有很高的要求，系统应能在五秒内对用户的大部分分析要求作出反应，如果终端用户在三十秒内没有得到系统的响应，则会变的不耐烦，影响分析的热情。
②可分析性。
联机分析处理系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析，尽管系统需要一些事先的编程，但并不意味着系统事先对所有的应用都定义好了。
③多维性。
多维性是联机分析处理的关键属性，系统必须提供对数据分析的多维视图和分析，包括对层次维和多重层次维的完全支持。
④信息性。
不论数据量有多大，也不管数据存在何处，联机分析系统应能及时的获取信息，并且管理大量的信息。
联机分析处理的四个典型特征都非常适合战场数据信息实际，特别是快速性、可分析性、多维性都是迅速分析决策，争取有利战机的关键所在。
3．3 数据挖掘数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。
它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。
数据挖掘的过程也叫知识发现，它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。
数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。