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。     

使用关联规则技术构建入侵检测系统行为模式规则库

入侵检测是用来发现网络外部攻击与合法用户滥用特权的一种方法。数据挖掘技术是一种决策支持过程。它能高度自动化地分析原有的数据 ,做出归纳性的推理 ,从中挖掘出潜在的模式 ,预测出客户的行为。根据数据挖掘技术在入侵检测中的应用情况 ,可采用关联规则技术实地建立了一个网络行为模式规则库     

基于数据挖掘的网络化教学研究

基于传统网络化教学系统存在的问题，应用数据挖掘的相关技术，对以往在网络化教学系统中不能对学生练习结果进行科学、客观分析的实际问题给出了初步解决方案。基于数据挖掘技术的网络化教学系统，其目的就是在一定程度上提高教师的教学效率。．     

基于数据挖掘的装备维修性定量分析与研究

为了充分挖掘装备故障维修数据中的有用信息和知识,更好地为维修性分析、设计提供服务,根据所收集的某舰船装备维修历史数据的特点,提出采用数据挖掘的方法对在役装备故障和维修信息进行维修性定量分析。通过对装备维修历史数据中的装备进行面向功能属性的分类研究,对故障现象进行聚类分析研究,可以得到各类簇装备故障模式的分布情况,通过进一步计算,可以得到在役装备的平均修复时间(MTTR)等维修性指标,从而为装备故障原因分析、保障特性的设计需求生成等工作提供有效的数据支撑。     

基于数据挖掘的战场目标综合识别技术

分析了现有战场目标识别技术存在的问题，提出了基于数据挖掘的战场目标综合识别总体框架，对目标识别知识表示、目标特征知识挖掘、作战模式知识挖掘以及目标综合识别智能化推理等关键技术进行了研究，并说明了各关键技术在战场目标识别中的应用示例，可为提高战场目标识别的自动化、智能化水平提供借鉴。     

运用数据挖掘技术提高网络思想政治教育效益

教育与信息技术的高度融合,正成为世界各国教育发展的新趋势.思想政治教育网络化,是我军政治工作发展的必然要求.以全军政工网为基本载体,推进数据挖掘技术的应用,是提高网络思想政治教育效益有效路径.     

关联规则挖掘在发动机故障分析中的应用

大部分关联规则挖掘算法仅以出现频率作为阈值来产生关联规则,然而在发动机故障数据分析领域,很多关键故障的出现机率较低,采用传统的挖掘算法无法适应航空发动机故障分析的需要.提出一种新算法,称为权重式多重支持度关联规则挖掘算法,此算法可针对不同重要度的故障定出不同的支持度阈值,由此产生的关联规则,可以解决高重要度但出现较少的故障不易被挖掘的问题.     

情报信息系统结构及数据流程与挖掘研究

情报信息系统是军事信息系统的重要组成部分,其基本结构可按物理结构、逻辑结构和理想结构进行研究。针对系统数据的6个特点及数据处理流程,给出情报数据挖掘的全生命周期和体系结构形式化描述。对非结构化数据挖掘,提出检索结果评估算法及基于语义网络的知识提炼法。