【摘 要】
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随着信息技术的迅速发展,现代战争对装备保障提出了更高的要求。由于装备保障过程中产生了大量十分繁杂的资料,简单的数据库查询检索机制和统计学方法已经无法对原始数据、信
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随着信息技术的迅速发展,现代战争对装备保障提出了更高的要求。由于装备保障过程中产生了大量十分繁杂的资料,简单的数据库查询检索机制和统计学方法已经无法对原始数据、信息进行充分地分析和处理,对决策起不到应有的支持作用,达不到信息化战争对装备保障工作的要求。数据丰富,信息贫乏的现象日益突出,数据挖掘技术是该问题有效的解决方法。数据挖掘技术在装备保障中的应用主要是根据装备保障的既定目标和存在的问题,借助各种分析方法,挖掘装备保障数据内在的知识和规律,并将其模型化,应用于实际的装备保障工作中。所以本文做的主要工作有:(1)装备技能情况预测:应用ID3决策树算法,根据历史数据,综合装备停放条件、驾驶员技术水平、执行任务频率和保养间隔等,对当前装备的技能进行判断。从而确定是否对该装备进行整修或安排任务,避免因为装备战技问题影响任务的顺利完成。为了解决ID3算法倾向于选择取值较多的属性,却不是最优的属性的问题,文中使用信息增益率改善ID3,并对两种方法的实验结果进行了比较。(2)维修关联性:应用Apriori关联规则分类算法,根据实际数据,对装备零部件维修关联进行分析和建模,用于确定同类维修过程中维修件之间的相关性,确定执行任务过程中某类型装备各个零部件损害的关联性,最主要的是确定多个维修件同时发生维修的可能性。
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