基于数据挖掘的雷达探测误差模型研究及应用

针对建立某型雷达探测误差模型的问题,提出了在大量实测数据的基础上,以SQL Server 2005为数据挖掘平台,选取决策树算法来构建误差模型的解决方法.利用该雷达探测误差模型进行误差预测,将预测结果应用于雷达仿真中,并与常用误差仿真方法进行了比较.研究结果表明,基于数据挖掘的方法能有效地对雷达探测误差特性进行分析、建模和预测.     

军事情报监视与侦察系统中一种目标同现模式挖掘算法

军事情报监视与侦察系统(ISR)中的目标同时出现模式(简称目标同现模式)在疑难目标识别、联合侦察预警等方面有重要作用。为了从大量历史侦察数据中找到隐藏的目标同现模式,提出了一种发现雷达探测、电子对抗侦察等不同专业侦察数据集中的目标同现模式挖掘算法——PoTAS-mine算法。该算法依据给定的支持度对候选的目标同现模式进行剪枝以压缩候选频繁项集,通过对频繁项集执行自然连接实现模式增长,再依据给定的置信度在频繁项集中产生目标同现模式。仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘

运用数据挖掘的方式分析运动轨迹数据在目前可以说是一种尝试。基于传统数据挖掘方法Apriori的思想,提出了一种监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘算法。首先以特征点表示连续的运动目标轨迹,然后设计了一种轨迹相似度测量机制,最后基于相似度测量获得的轨迹段频率,将Apriori挖掘算法应用到2D运动轨迹数据,从中发现频繁轨迹隐含的一些感兴趣模式。实际的和人工生成的轨迹数据实验表明了算法的正确有效性。     

贺“油料装备战备管理信息系统”项目获2012年度军队科技进步二等奖

"油料装备战备管理信息系统"项目由我院牵头,与军事经济学院合力完成。该研究成果由全军油料装备数据仓库、全军油料装备数据采集软件和全军油料装备战备可视化管理系统等3部分组成。项目采用分布式数据库技术、地理信息技术和数据挖掘技术,设计了装备信息、单位信息、铁路交通信息和战技指标信息等4个主题数据库,建立了包含储备单位、配     

指挥控制系统中的数据挖掘

随着计算机应用技术的发展,数据库技术以及数据库管理系统也广泛地发展起来,数据量剧增,为了发现数据之间的关系和规则,使之更好地服务于决策人员,数据挖掘技术应运而生.现代军事高科技的发展,使指挥控制系统中的信息量大大增加,为了更好地分析、处理这些信息,使之更好地服务于指挥员,数据挖掘技术就自然而然地应用到指挥控制系统中.对数据挖掘的概念、过程及应用前景以及指挥挖掘系统中涉及的数据挖掘方法进行了论述.     

第1讲 大数据——挑战与技术

文章描述了大数据的规律、现象、成因及特征,重点介绍了应对大数据挑战的分布式计算技术,包括:分布式文件系统、分布式并行处理系统、分布式数据库系统和分布式数据挖掘系统等,分析了相关技术的原理,介绍了目前研究的热点与研究成果。     

基于历史数据挖掘的战场气象环境数据模糊预测算法

现代模拟仿真训练过程中,对于虚拟战场气象环境的仿真,大多采用重现训练场地某一段历史战场气象环境数据的方法.而战场气象环境预测大多为通过数据挖掘技术预测未来短期的气象数据,缺乏长远的预测方法.针对上述缺点,对战场气象环境历史数据进行处理,给出了一种基于历史数据挖掘的未来战场气象环境数据模糊预测的算法.     

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。     

空间军事系统综合集成研讨厅中基于移动Agent的数据挖掘结构研究

空间军事系统综合集成研讨厅是一种分布式的网络结构,包含着丰富的信息资源。要想充分利用这些数据资源以及数据后面所隐藏的重要信息,必须建立有效的数据挖掘模式。本文在应用移动A-gent技术的基础上,将Web数据挖掘和分布式数据挖掘进行松散耦合,建立了合理的挖掘框架,并对其结构作了详细说明。     

智能化计量管理信息系统设计及应用价值

针对当前军事计量管理信息系统数据类型复杂、可扩展性差和智能化程度低等问题,提出了一种基于大数据的智能化计量管理信息系统。在给出系统总体架构的基础上,介绍了系统实现的关键技术和计量大数据应用价值等内容,该系统的开发和应用,可实现军事计量业务辅助决策、测试设备健康状况分析及质量预测,对推动军事计量技术的提升与发展具有重要意义。