基于大数据挖掘的机舰活动规律分析与预测研究

随着大数据技术的发展,越来越多的信息被记录和储存。文章探讨了如何利用大数据技术,深度分析并预测机舰的活动规律。首先描述了机舰数据的采集与预处理,并对机舰活动规律进行了分析;其次总结了基于大数据挖掘的机舰活动规律分析存在的问题,并给出了相应的解决方案;最后建立了机舰活动规律模型并进行了优化,以供相关人员参考。

基于时空关联分析的机舰活动模式识别与研究

机舰活动模式的研究在现代海洋领域具有极其重要的意义。随着海洋环境的不断变化和军事战略的不断演进,对于机舰活动模式的深入理解成为保障海上安全和国家利益的迫切需求。文章旨在借助时空关联分析的方法,深入挖掘机舰活动数据模式,从而更好地解读海洋中机舰的行为规律,提高海上监测和安全防御的水平。

海空活动目标数据的时序及关联规律挖掘

随着信息采集技术的不断发展,采集手段不断多样化,导致大量舰机活动数据存放在计算机中,人们关注的往往是其蕴含信息的实时性,而数据的累计价值无法得到再次利用。如何有效、充分地利用这些数据成为一个迫切需要解决的问题。提出一种将数据挖掘应用到舰机活动数据的实用技术,包括关联规律数据挖掘和序列数据挖掘。通过挖掘不但可以有效缩减数据库的存储数据量,更可以根据挖掘结果建立挖掘知识库,通过长时间的累计,将能有效区分普遍规律及异常,从而充分利用海空活动目标数据的价值,提高辅助决策能力,为活动目标数据处理提出了新的方向。