一种基于数据挖掘技术的战机识别算法

探讨了有效识别敌空袭兵器对指挥决策的重要性.依据现代防空作战指挥决策的特点,以及战场态势的预测对海量数据组织与存储的需求,简要论述了数据挖掘技术,建立了基于数据挖掘技术的战机识别模型,应用该模型对新采集到的战机样本进行识别.定义了数据仓库全体数据记录上待分类的样本集,采用决策树方法进行聚类分析,归纳出数据挖掘算法从数据仓库中发现的模式,求出各模式的平均指标,对新样本进行预测;最后,指出了模型的普遍适用性.     

基于数据仓库的海军要地防空作战决策支持系统

以数据仓库技术为基础,结合联机分析处理技术和数据挖掘技术构建海军要地防空作战决策支持系统。系统通过建立数据仓库对来自不同数据源的半结构化数据进行存储,采用联机分析处理技术和数据挖掘技术对数据进行多侧面、多角度的分析,为决策人员做出决策提供强大的辅助支持。     

基于数据仓库的客户资源管理

基于数据仓库的客户资源管理(CRM),模型层级结构包括生产商、交易、经销商、客户接触点及最终用户.数据仓库实现对客户信息的存储和综合;数据挖掘用于预测客户行为的联机分析处理;模型库实现多个广义模型组合辅助决策;知识库存储用于模拟人类决策过程中某些智能行为;方法库提供决策方法及软件工具等.系统实 施含评估、计划、执行和反馈调整等阶段.     

基于数据挖掘的遥测数据信息化系统

简述了数据挖掘的概念,结合遥测数据的实际应用情况,利用数据仓库技术,构建了基于三层结构的遥测数据仓库体系,并分别论述了各个层的具体内容和功能。建立了遥测数据仓库的逻辑模型,通过各种数据挖掘模块和算法,实现了遥测数据决策支持系统。最后从三个方面探讨了这项技术在遥测数据处理和分析中的应用,使遥测数据在试验任务中更好地为故障诊断和决策提供依据。     

基于数据仓库的数据挖掘及联机分析技术

随着数据分析越来越被关注,为分析数据,多种分析技术得以应用,主要是在数据仓库领域的数据挖掘技术和联机分析技术。然而数据仓库包含了大量的基于数据的基础观点,该观点均来源于分布式异构数据库,其目的是通过联机分析查询和数据挖掘提供有效的决策支持。     

数据挖掘在质量管理中的应用

基于数据挖掘的产品质量管理法,以生产加工历史数据为基础建立数据仓库,用关联分析挖掘出生产过程中影响质量的关键因素及其内在联系,采用数据挖掘技术建立产品质量预测模型,并模拟计划排产后的产品质量,进行质量控制和诊断,为企业计划排产提供决策支持。     

基于多传感器信息决策级融合的刀具磨损在线监测

针对无法精确掌控机械加工过程中刀具磨损状态的现状,提出一种基于多传感器信息决策级融合的刀具磨损在线动态监测模型。该模型对采集的振动、力、声发射传感器信号进行特征提取后,将特征按传感器类型划分为独立样本。划分后的独立样本分别对同一个刀具磨损量进行回归预测,进而对每一个独立样本预测得到的刀具磨损量进行加权综合决策,最终决策出刀具磨损量。实验结果表明：刀具磨损在线动态监测模型能够有效地提高刀具磨损动态预测精度,平均预测准确率可达97.9%;与现有研究方法相比,预测准确率至少提升4%以上,预测时间仅为0.016 s,具有较大优势。     

航天发射场数据仓库的应用及其设计

针对航天发射飞行试验中产生海量信息的实际情况，介绍了数据仓库相关技术，阐述了数据仓库在航天发射场应用的必要性和方法，提出了飞行试验数据仓库的总体结构，并对数据仓库的模型建立进行了探讨。     

基于数据挖掘的防空导弹飞行故障模式决策树

为获得防空导弹飞行故障模式,立足靶场近50年来飞行试验数据,分别以导弹的三大类型(指令制导类、便携式、导引头制导类)及整体为样本,利用数据挖掘模型获得故障模式决策树以及相关性网络,由此得到导弹故障模式的预测判定模型.相关性网络比较结果表明,故障模式可靠.这可用于导弹飞行试验故障分析.     

现代防空电子战中威胁目标的数据挖掘

针对现代防空作战中，防空电子战系统中目标数据信息量十分庞大的现状，介绍了数据挖掘技术，结合现代防空电子战系统的实际需要，将数据挖掘应用到防空电子战中威胁目标的属性识别、最大威胁目标的判断、提高抗击成功率、抗击过程中风险预测和控制，并指出了数据挖掘在现代防空电子战中应用成功的关键因素，从而可以利用数据挖掘技术来有效地提高电子战系统的防空作战能力。     

KDD在入侵检测中的应用探讨

按照数据挖掘处理过程，对安全审计数据进行智能化处理，从大量审计数据中提取入侵模式与安全相关的系统特征属性，可建立基于数据挖掘的入侵检测模型，首先选择数据源，对数据集成、清理、变换、简化等数据预处理，针对入侵检测选择决策树算法，用决策树算法创建数据源、数据维度、多维数据集、数据挖掘模型，通过对挖掘结果和模型可视化分析处理，说明将数据挖掘技术应用于入侵检测是可行的。     

一种基于Rough 集与SVM的目标识别方法

主要研究了基于粗糙集和支持向量机的模式分类技术,结合遥感图像中军用飞机目标识别进行了理论分析和实验研究。基于粗糙集和支持向量机算法的优势,设计了基于粗糙集和决策有向无环图的支持向量机模式识别分类器,对分类的性能进行了分析研究,利用粗糙集理论中属性约简方法去除冗余属性,降低飞机特征维数,提出使用决策有向无环图支持向量机进行训练并对待识别目标预测。     

基于UML的联合作战装备保障指挥决策信息流模型建立

以联合作战装备保障指挥决策中的信息传递过程为基础,结合联合作战装备保障特点,分析了联合作战装备保障指挥决策流程,采用UML对装备保障指挥决策流程中的信息传递情况进行了描述,建立了装备保障指挥决策信息流静态和动态模型,可以为联合作战装备保障指挥自动化系统模型库的开发提供一定的参考.     

基于Petri 网的防空兵群指挥信息结构建模分析

针对防空兵群决策组织结构的合理性问题,运用Petri网方法对防空兵群指挥信息结构进行建模分析。从指挥信息流程的角度出发,结合基本决策单元的指挥信息结构模型和防空兵群指挥组织结构,对其时延性、信息流路径和最大流通率进行分析。结果表明:该方法能得到按级指挥体制下的防空兵群指挥信息结构的Petri网模型,为防空兵群决策组织结构的设计和完善提供参考。     

动态聚类在空袭目标类型识别中的应用

动态聚类根据特定指标体系,构建动态聚类原始样本集,再选取一批聚点让样品向最近聚点聚类,以得到初始分类,最后按最近距离原则调整分类结果,得到较合理的分类结果.并从防空指挥辅助决策系统实际应用背景出发,基于动态聚类算法建立空袭目标的类型识别模型,进行数据标准化变换、选择聚点、初始及修改分类等.     

基于云重心理论的数字化装甲团指挥决策时效性评估

为评估数字化装甲团指挥决策的时效性,根据数字化装甲团指挥决策流程构建了时效性评估的指标体系,运用云重心理论确定评估模型中各指标的属性值,并结合实例,按照云模型数字特征求取,性能指标系统状态表示,云重心偏离度衡量和评测评语集实现的步骤对模型进行验证。结果表明,该方法能评估数字化装甲团指挥决策时效性,可以为完善指挥决策系统、优化指挥决策活动、增强决策的科学性以及提高指挥效能提供依据。     

巡航导弹目标识别及来袭路线预测

对巡航导弹目标的识别及来袭路线预测是抗击巡航导弹作战的关键．文中首先分析了巡航导弹的弹道特性，并给出了判断巡航导弹的目标识别模型。采用多属性模糊决策方法（即逼近理想的排序方法）,把多指标评判和优化方法结合。重点研究了巡航导弹来袭路线的预测。     

基于模糊神经网络的目标识别模型

目标识别是地空导弹武器系统决策中的关键技术。针对目标特性，提出了一种基于模糊技术的BP神经网络的目标识别模型。从传感器中提取目标特性，经过模型处理，可以较好地实现目标的类型识别。     

基于改进灰色模型的TBM末段机动弹道预测分析

TBM再入段机动会导致防空反导武器系统对其的跟踪、识别和拦截困难。针对这一问题,文中提出了基于区间预测的Verhulst预测方法。首先利用区间预测对原始数据进行处理,将修正后的样本带入Verhulst模型进行预测。通过对算例验证,得到了较为合理的预测数据。对三种方法的预测数据进行对比分析可以看出,新方法收敛性好、误差小的优势。     

航空弹药保障数据仓库研究与开发

针对传统事务数据库对决策支持时存在的主要问题．介绍了数据仓库的概念与特点．分析了它与传统事务数据库的区别；对航空弹药保障数据仓库进行结构设计，提出了适用于现行航空弹药保障体制的分布式多级数据仓库．研究了使用Oracle系列工具开发航空弹药保障数据仓库的步骤。