数据挖掘技术在军事情报挖掘中的应用

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2、了数据挖掘技术的定义,挖掘的过程,描述了数据挖掘的几种常用方法,结合军事情报的特点,探讨了军事情报挖掘中文本分类和文本关联的运用,提出了基于主题观点正反的文本分类和基于时问段的关键字提取的文本关联方法,并给出了军事情报中数据挖掘的过程模型.关键词:数据挖掘;军事情报;关联分析;聚类分析;分类分析引言现代科学技术在军事领域的广泛运用,导致了战争的突然性和破眭,另外加上如今的战场空间不断扩大延伸,触发现代局部战争的因素非常复杂,进行战争的预测和预警涉及很多因素,所以现代战争对情报的获取和分析提出了更高要求.另一方面,情报的数量剧增,获取情报的手段更加多

3、样化,对睛报处理的时间要求也越来越紧,尤其在现代战争条件下,许多大国已把各种高端技术应用于情报处理工作.因此单单依赖于人工手段已无法适应战争的需要,面对众多的情报如何才能及时的挖掘出正确,有效的情报提供给决策者,是当今军事情报领域面临的挑战之一.将数据挖掘技术引入到军事情报分析,运用适合的挖掘技术对大量的情报进行分析,将有利于军事情报分析处理方法的进一步改进.1数据挖掘技术数据挖掘(DataMining,DM)技术可以帮助人们从大量的数据中智能地,自动地抽取隐含的,事先未知的,具有潜在价值的知识和规则.这些知识和规则蕴含了数据库中一组对象之间的特定

4、关系,揭示出一些有用的信息,可以为决策,策划和预测等提供依据m.1.1数据挖掘的一般过程.数据挖掘的过程一般可分为:数据选取,数据预处理,数据转换,数据挖掘,模式解释和知识评估等阶E.数据选取,是从空间数据库或者空间数据仓库中检索出与挖掘任务相关的空间数据或者属性数据;数据预处理,一般是滤除噪声,处理缺值或丢失数据等;数据变换是通过数学变换或降维技术进行特征提取,使变换后的数据更适合数据挖掘任务;数据挖掘是整个过程的关键步骤,它是从变换过后的数据中发现隐藏的知识,特征或者模型;模式解释和知识评估,是根据某种度量方式对挖掘结果进行验证.如图1所示.毒

5、相似测度在大型多维空间数据集中标识出聚类或稠密分布的区域,将数据分成一系列相互区分的组,以期从中发现数据集的分布规律和典型模式.聚类的优点是不需要任何背景知识的情况下可以生成不同的子集.分类分析,就是假定数据库中的每个对象属于一个预先给定的类,从而将数据库中的数据分配到给定的类中.分类分析和聚类分析的不同在于,聚类分析是根据一定要求将对象聚为一个集合,最后得到的分布模式是聚类之前未确知的;分类分析是根据已知分布模式的属性要求将数据库对象归人相应的类中.分布分析与趋势预测,是指通过对文档的分析,得到特定数据在某个历史时刻的情况或将来的取值趋势.2数据

6、挖掘技术在军事情报中的应用数据挖掘作为一项从海量数据中提取有用知识的技术,在军事领域的应用具有很好的前景.将数据挖掘技术应用于军事隋报领域,能够为指挥员提供决策支持.2.1军事情报中数据挖掘方法.在军事晴报领域,数据来源主要是文本信息.结合军事晴报的特点描述了文本分类和文本关联方法在其中的运用.情报上的数据与传统的数据库中的数据不同,传统的数据库都有一定的数据模型,可以根据模型来具体描述特定的数据.而隋报上的数据非常复杂,没有特定的模型描述.比如,—个军事文档可能包含一些结构化的字段,像标题,作者,时间等等,但龅含大量无结构的文本内容以及文本观之间

7、相似胜,相反性等.情报数据挖掘技术首要解决半结构化数据源模型和半结构化数据模型的查询与集成问题等.因此具体的方法应结合情报数据特点进行应用.数据预处理,预处理是指抽取代表文本特征的元数据(特征项),通常包括去掉某些特定文档中的格式标记;去除停用词,进行数字合并,词根还原;分词,词性标注,短语识别嗣频统计;进行数据清洗以去除不合适的噪声文档或文档中的垃圾数据等几个环节.通过文本预处理,能将那些对文本图1数据挖掘的基本过程12数据挖掘的常用方法.数据挖掘的常用方法主要包括:关联分析,聚类分析,分类分析,分布分析与趋势预测.关联分析,即利用关联规则进行数

8、据挖掘,是用来描述一个事务和其它事物的相互依存和关联关系,是为了发现数据集中不同数据项之间的关系.目的生成所有具有用户指定