数据挖掘算法在特警训练测评系统中的应用与研究

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1、中文图书分类号：TP391密级：公开UDC：004学校代码：10005硕士专业学位论文PROFESSIONALMASTERDISSERTATION论文题目：数据挖掘算法在特警训练测评系统中的应用与研究论文作者：陈喆专业类别/领域：软件工程指导教师：张涛教授论文提交日期：2017年5月UDC：004学校代码：10005中文图书分类号：TP393学号：S201425068密级：公开北京工业大学硕士专业学位论文（全日制）题目：数据挖掘算法在特警训练测评系统中的应用与研究英文题目：ApplicationandResearchofDataMiningAlgorithminSp

2、ecialPoliceTrainingandEvaluationSystem论文作者：陈喆：：专业类别/领域：软件工程研究方向：软件工程：申请学位：工程硕士专业学位：指导教师：张涛教授：所在单位：信息学部：答辩日期：2017年5月授予学位单位：北京工业大学独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了

3、谢意。签名：陈喆日期：2017年5月18日关于论文使用授权的说明本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵守此规定）签名：陈喆日期：2017年5月18日导师签名：张涛日期：2017年5月18日摘要摘要随着世界维稳局势的发展，特警作为国家警队的一群特殊群体，承担着反恐维稳，是维护国家安全稳定局势的一支有生力量。因此对于特警的身体素质和专业技能都有着极高的要求，这就离不开平时特警训练的各个方面。不但要有良

4、好的文化等理论基础，而且要有强大的身体素质来应对各种紧急突发事件。在互联网迅猛发展和信息爆炸的时代，传统的训练数据无非是得到各个训练科目的成绩，教官和领导们只能从各个科目的排名等分析各个特警的情况。这样的形式过于单一，而且很难从大量科目的成绩中找出相互制约发展的因素。数据挖掘技术可以从大量的数据库中找到成绩内在的联系，为特警教官和领导提供更好的决策。通过分析数据挖掘技术中的关联规则挖掘以及分类规则挖掘，首先分析了传统的关联数据挖掘算法apriori和fp-growth算法，指出了它们算法的原理和应用场景，结合特警大量警员的信息，提出了基于treemap的改进算法。接

5、着分析了传统的决策树id3、c4.5和随机森林(randomforest)算法，提出了全局离散化的改进算法，通过选取在UCI中12个测试数据集比较了在c4.5和rf算法中，离散前和离散后各个数据集运行速度和准确度的比较，得出运用全局离散化后的数据集在准确度上有显著提高。最后设计并实现了特警训练测评系统，把两种改进后的数据挖掘算法运用到系统之中。在已有的特警基本情况信息和训练科目成绩数据中得出大量的规则，对特警自身以后的发展方向指明了方向，为特警教官和领导也起到了决策和支持作用。关键词：特警；关联规则；分类规则；全局离散化-I-AbstractAbstractWith

6、thedevelopmentoftheworldpeacekeepingsituation,specialpoliceasanationalgroupofspecialgroups,beartheanti-terrorismstability,istomaintainthenationalsecurityandstabilityofthesituationofavitalforce.Soforthespecialpolice'sphysicalfitnessandprofessionalskillshaveaveryhighdemand,whichisinsepar

7、ablefromtheusualspecialpolicetraininginallaspects.Notonlyhaveagoodculturalandothertheoreticalbasis,butalsohaveastrongphysicalfitnesstodealwithallkindsofemergencyemergencies.IntheeraofrapiddevelopmentoftheInternetandinformationexplosion,thetraditionaltrainingdataisnothingmorethanthere