基于DW+OLAP+DM的器材保障决策支持系统设计

针对我军当前器材保障状况,阐述了基于数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术的决策支持系统的设计方案和开发理论。通过分析器材保障决策支持的特点,确定了器材保障决策支持系统的需求。具体论述了器材保障决策支持系统的设计步骤,重点讨论了数据仓库多维数据结构的设计。     

数据挖掘在装备储存和使用过程中的应用研究

为了实现装备储存和使用过程中数据的共享与运用,揭示数据中隐含的价值、规律,辅助装备作战运用和管理保障决策,讨论了装备储存和使用过程中数据管理与运用存在的问题,设计了基于数据挖掘的装备储存和使用总体架构,分析了数据挖掘在装备储存和使用中应用所涉及的主要关键技术.     

基于改进FPA和SVM的装备器材需求预测

精确预测已成为制约器材筹措决策的重难点问题.对此,在对国内外研究分析基础上,提出适用于复杂装备保障的消耗性器材需求预测方法.针对器材消耗规律,构建基于支持向量机的器材需求预测模型,并提出模型约束优化指标;针对器材需求预测约束优化的不确定性,将佳点集种群初始化、Deb可行性比较法、着约束法融入花朵授粉算法,设计面向SVM模型优化的花朵授粉求解算法;以某建制单位器材供应为例,验证方法的可行性和优越性.     

OLAP技术在器材保障决策支持系统中的应用

为弥补基于模型库和方法库的器材保障决策支持系统的不足,探讨利用OLAP技术处理数据的方法。结果表明,利用OLAP技术从多角度、多侧面观察数据,将为我军器材保障决策的科学化提供强大的支持。     

维修器材保障能力评价方法

提出了维修器材保障能力评价体系的建立原则,通过维修器材保障的系统分析,建立了维修器材保障能力的"因素-效果"评价体系.运用模糊数学与层次分析法相结合的层次模糊综合评判法对维修器材保障能力评价进行了研究,并给出了应用实例.对于反映维修器材管理中存在的问题与不足,提高维修器材保障能力具有一定的参考价值.     

装备维修保障决策支持信息需求与环境构建

随着装备维修保障信息化的建设与发展,大量的数据得到积累,然而应用这些数据构建决策支持环境这一设想却始终未被提及。文章分析了装备维修保障决策支持的信息需求,探讨了装备维修保障信息管理与决策支持的关系,在此基础上对装备维修保障决策支持环境构建的目标、功能和步骤进行了阐述。     

数据挖掘技术在炮阵地选择中的应用

根据炮兵阵地地形选取的要求,从地理信息系统出发,运用人工智能、数据挖掘、多媒体等技术,提出了炮兵阵地选取的空间数据挖掘模型,为炮兵阵地选取的计算机实现提供了一种有效的解决方案,使指挥员能快速从复杂的地域信息中找到适用于炮阵地所需的地形信息,为炮兵自动化指挥系统提供了决策与支持。     

装备器材保障资源调度决策模型及算法

装备器材保障资源调度问题是一个非常复杂的问题,根据其优化目标要求,从保障时间最短、保障耗费最低、安全性最高3个方面建立了该问题的多目标优化模型,并通过目标优先度决策将其转化为单目标模型;接着,采用两阶段法进行求解,将其分为最优路径决策、器材分配决策两个阶段进行决策优化,在明确资源点到需求点之间的最优路径后再进行器材资源的分配;并分别采用基于小生境的自适应遗传算法和基于生成树的遗传算法进行求解。通过实例分析,求解结果能够满足装备器材保障的要求,表明所构建的决策模型和算法是有效的。     

战时器材资源点保障能力评估

建立了一套战时器材资源点保障能力的评估指标体系,分析了其权集的确定和量化过程,在此基础上应用加权平均法完成保障能力的计算,实现了对战时器材资源点保障能力的评估,并将之运用到实践中。     

器材保障资源管理中GIS技术应用研究

针对我军器材保障资源管理的特点和要求,并以现有的器材保障资源数据库为基础,结合GIS技术应用,探讨了器材保障资源管理中GIS技术的应用途径和方式,提出了应用GIS技术的器材保障资源管理系统的实现方法。     

战役级军械维修器材保障决策支持系统设计研究

传统的面向事务的数据处理方法已经无法适应处理大量数据的要求,为解决这一问题,将面向主题的数据仓库技术用于军械维修器材保障决策支持系统的设计,阐述了基于数据仓库的军械维修器材保障决策支持系统需求分析、系统设计和系统实现,讨论了系统设计原则、设计方法、逻辑结构设计、多维数据仓库设计、底层数据库设计、前端用户视图设计等内容,对军械维修器材保障决策支持系统的开发提供了基本思路．     

装甲装备技术保障数据仓库的规划与设计

针对全军装甲装备技术保障信息系统的开发,划分了系统的层次结构,提出了建立技术保障数据仓库的概念,并结合现有各个技术保障信息管理子系统模型,具体规划了面向决策分析的技术保障数据仓库的模型,研究了其实现方法.     

支持向量机规则提取

支持向量机是一种黑箱模型,其学习到的知识蕴含在决策函数中,不仅影响了用户对利用支持向量机技术构建智能系统的信心,还阻碍了支持向量机技术在数据挖掘领域的应用。由于对支持向量机规则提取进行研究有助于解决上述问题,因此该领域正成为机器学习和智能计算界的研究热点。分析了具有代表性的支持向量机规则提取算法,并提出该领域未来的研究重点。     

装备保障指挥决策支持模型体系构建

以装备保障指挥决策过程为研究对象,针对传统决策方式准确性低、决策支持模型不全等问题,在分析装备保障指挥决策基本内涵及程序的基础上,提出了装备保障指挥决策支持模型三维框架结构,并对按功能和内容维展开的预测模型、评估模型和优化模型作了较为详细的描述。     

基于保障场的装备保障力量配置优化研究

根据电场的作用机理，提出保障场的概念，从场思维的角度构建装备保障力量配置分析的优化模型；并进一步定量分析与定性判断相结合，提出装备保障力量配置优化的流程，最后结合实例具体分析。研究结果对装备保障的部署决策具有一定参考价值和指导意义。     

基于供应链的军事物资保障系统研究

高技术条件下的局部战争,物资保障任务繁重,军事物流的地位日益突出。现代物流打破了储存、运输的传统职能,充分运用了系统、集成的思想,为进一步提高军队的物资保障能力,从供应链的角度,应用现代物流理论,分析了供应链理念对军事物资保障系统的改进和推动作用,指出了当前军事物资保障系统存在的问题,在此基础上,对如何整合优化军事物资保障系统的供应链,进行了分析和探讨。对如何应用供应链理念,提高军事物资保障效率,确保适时、适地、适量可靠保障,提供了充分的理论依据。     

基于多Agent仿真的装备保障体系供应保障系统设计与实现?

针对部队装备保障运行的实际情况，采用多Agent仿真的方法，基于Kraljic模型将装甲装备器材分为重要器材、关键器材、一般器材和稀缺器材，并以此为基础构建了装备保障体系供应保障系统。分析了系统的整体结构以及系统中器材仓库的外部接口和内部器材请领流程，并以某集团军各级器材仓库为研究对象进行了仿真实例分析。实践证明，采用多Agent仿真的方法研究装备保障体系供应保障活动具备可行性和有效性，有利于宏观把握部队装备保障的运行规律，提高部队装备保障能力。