數(shù)據(jù)挖掘在裝備保障信息管理中的應(yīng)用.pdf

1、隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，現(xiàn)代戰(zhàn)爭對裝備保障提出了更高的要求。由于裝備保障過程中產(chǎn)生了大量十分繁雜的資料，簡單的數(shù)據(jù)庫查詢檢索機(jī)制和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法已經(jīng)無法對原始數(shù)據(jù)、信息進(jìn)行充分地分析和處理，對決策起不到應(yīng)有的支持作用，達(dá)不到信息化戰(zhàn)爭對裝備保障工作的要求?！皵?shù)據(jù)豐富，信息貧乏”的現(xiàn)象日益突出，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是該問題有效的解決方法。
　　 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在裝備保障中的應(yīng)用主要是根據(jù)裝備保障的既定目標(biāo)和存在的問題，借助各種分析方法，挖掘裝備

2、保障數(shù)據(jù)內(nèi)在的知識(shí)和規(guī)律，并將其模型化，應(yīng)用于實(shí)際的裝備保障工作中。
　　 所以本文做的主要工作有：
　　 (1)裝備技能情況預(yù)測：應(yīng)用ID3決策樹算法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，綜合裝備停放條件、駕駛員技術(shù)水平、執(zhí)行任務(wù)頻率和保養(yǎng)間隔等，對當(dāng)前裝備的技能進(jìn)行判斷。從而確定是否對該裝備進(jìn)行整修或安排任務(wù)，避免因?yàn)檠b備戰(zhàn)技問題影響任務(wù)的順利完成。為了解決ID3算法傾向于選擇取值較多的屬性，卻不是最優(yōu)的屬性的問題，文中使用信息增益率改善