浅析基于数据的DSS在军事领域中的运用

浅析基于数据的DSS在军事领域中的运用决策从宏观上讲是制定政策，从微观上讲是做出决定，而决策支持系统则是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、模拟技术和信息技术为手段，面向半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。它是人工智能的重要应用。随着社会的发展，技术的进步，信息已经成为人类社会中除物质、能量之外的第三大资源，如何从大量、纷杂内部业务数据和外部环境数据中分析出有用的信息，帮助决策者在快速变化、竞争激烈的环境中做出高质量的决策？基于数据信息的决策支持系统依然成为研究的热点，其在军事领域中的应用更是不可小觑。据美国政府估计，全球每年由各类设备产生的数据达到约1.2ZB（1ZB=12亿TB）。若用1粒沙代表1B数据，1PB（相当于1000T）相当于1英里长、100码宽的沙滩，而1.2ZB的数据就如同一片浩瀚的沙漠。对信息化战场而言，数据体量巨大的特征体现的尤为明显。阿富汗战争期间，美军为打击一小股恐怖分子，其部署在太空、空中和地面的全方位情报侦察监视系统，24小时内产生的数据就有53T。如此巨大的数据，会使得指挥员和部队陷入数据的海洋中无所适从。这并非危言耸听。伊拉克战争爆发当日，美军驻卡塔尔和科威特前进指挥所由于无法处理保障机构提供的海量数据，不得不关闭设备，从而造成指挥所与部分突击方向的通信联系几乎中断。信息量如此庞大，如何在庞大的数据信息中挖掘出作战所需要的信息就显得尤为重要。数据挖掘就是要在大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识。同样的，在信息化条件下的现在化战争中，广袤延伸的战场空间中分布着极其庞大而繁杂的电磁信号以及蕴含其中的海量数据信息，如何从这些数据中挖掘出对军事决策和作战指挥有用的潜在信息对作战起着这关重要的作用。基于数据的决策支持系统在军事领域中的运用非常普遍，它运用于军事的各个领域：后勤、指挥综合决策以及边防管理等等。在后勤方面，在现代高技术战争中,面临敌大规模使用高精度武器、后勤指挥信息量急剧膨胀、后勤活动的领域大大扩展、物资消耗巨大、运输困难、补给任务繁重、后方安全问题遇到新的挑战、后勤兵力装备频繁变更部署等情况,需要可视后勤决策支持系统及时提供三军联勤所需的各种信息,以适应现代高技术战争后勤保障的需求。特别是需要根据敌我双方的信息,分析出我方后勤所需各种数据来供决策部门参考,使后勤首长和指挥人员坐镇指挥中心,依托全军后勤指挥信息网和各种信息处理系统,及时准确地掌握本级后勤保障要素和保障资源的数质量情况,并及时发布调控指令。建立后勤信息决策支持系统是军事后勤革新的需要。各兵种可以通过该系统实现后送和网络式的指挥,以改进部队结构,减少补给需求。数据仓库技术提供在线分析处理和数据挖掘功能。OLAP可以通过多维存储技术对大型、复杂数据集进行快速、高级的分析工作。数据挖掘功能能够揭示出隐藏在大量数据中的倾向及趋势,它允许组织或机构最大限度地从数据中获取价值,从而可以为军事后勤决策部门提供探究规律与趋势、优化后勤决策、洞悉详情并预测未来的行动。军事后勤可视决策支持系统要能够对现阶段军事后勤数据库中大量的运行数据和其它可用的外部情报数据进行快速在线综合分析,使军事后勤内外的数据源转化为管理决策信息,使决策者能得到可视化的更新更有价值的数据,并用之于决策管理。数据仓库中的数据要求是整合式的、面向主题的、只读性的数据,要能够满足军事后勤各决策部门和决策者所需要的各种有用的数据,并随时供决策者在线进行分析。采用数据仓库实现的军队可视后勤决策支持技术是弥补传统军事后勤DSS管理能力不足的有效途径。开展基于数据仓库的军事后勤DSS的研究及其成果对推动军事后勤DSS研究的进一步发展和实用化进程具有重要的现实意义。在指挥综合决策领域，基于数据的决策支持系统能够综合运用数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等新的决策支持技术,通过建立数据仓库来存储海量战场信息包括历史信息和实时信息,用联机分析处理、数据挖掘等技术来获取作战知识、作战规则及影响战争胜负的关健信息,为指挥员做出科学决策提供辅助。军事指挥决策支持系统的作用是为指挥员提供科学、快速、有力的决策支持。其工作流程可简述为系统把作战时各种侦察方式获取的情报信息包括敌方作战企图、作战样式、行动部署等各类情报信息、上级指挥息等等经过数据初步分析、融合处理，存入各类数据库中,，各类数据库再通过数据过滤，集成转入数据仓库，数据仓库还包括历史数据信息，比如以往战争数据信息，非战时侦测作战方的军事情报信息等等。数据仓库对各类信息数据按其决策主题重新组织,再经过联机分析处理、数据挖掘等一系列操作，供指挥员多维地观察分析数据，并通过人机交互，发现战场关键信息和潜在的知识、规则。形成科学的作战信息，下达作战指令，且实时观察指挥对象的信息反馈，及时做出相应地调整，直到作战任务的完成。边防管理中同样可以运用到基于数据的决策支持系统，例如，某军区司令部作战部通过多年积累记录了边防大事件，其中下达任务占18.64%；边境事件占39.48%；会谈会晤占23.60%；专项工作占9.39%；边防执勤占8.89%.其中，边境事件的处置是关注的重点。边防实践的数据量大、时效性强、情况复杂，必须对数据进行预先的加工处理，包括对时间的特征提取和层次的自动生成等。在决策支持系统中，任务分析模块通过接受并分析用户的命令，在系统中起着重要的协调作用；知道协助数据加工模块在原始数据库中选择数据、生成概念层次、构造工作数据库；知道各种数据挖掘模型块，在工作数据库上发现知识；协助推理控制机制模块形成决策建议。辅助决策模块在综合多种规则、知识和信息的基础上向用户提供决策预案，同时，还应根据用户反馈情况维护边防事件库、工作数据库、综合只是信息库以及概念层次。提高运用数据决策指挥的水平。数据是指挥员研判形势、正确决策的基本依据。要切实提高指挥人员的信息数据素养，扭转传统指挥定势，确立数据指挥观念，强化指挥员熟练使用一体化指挥平台、数据终端和数字指挥能力。依托指挥信息系统的辅助决策功能，科学拟制行动方案和协同计划，实施高效的准同步分布交互式指挥。坚持以实战化训练为基本途径，着眼战时复杂情况，梳理各类作战指挥数据，重点开展数据运用训练，锤炼指挥员的决策指挥水平。信息化战争是体系与体系的对抗，战争的信息化程度越高，对数据的依赖性就越强。我们要以数据建设进程推进信息化建设转型速度，以数据建设成效提升信息化转型质量。基于数据的决策支持系统正是应信息化战争数据庞大的现实而产生的一项人工智能运用，切合了时代的要求与需要。习主席强调指出，要透过现象看本质，积极跟踪现代战争演变趋势，把现代战争的制胜机理搞透。这一重要论述，为我军研究筹划战争、指导打赢战争指明了方向。当今信息化战争，得数据者得优势，我们要对世界新军事革命态势保持充分的战略敏锐，以时不我待、只争朝夕的责任感和紧迫感，探寻战争制胜机理的内涵要义，认清体系作战基于数据决策指挥的特点，聚力抓好作战数据建设，善于将数据优势转化为决策优势，牢牢把握“数据战争”主动权，确保有效履行强军兴军的历史使命。信息化战争是体系与体系的对抗，战争的信息化程度越高，对数据的依赖性就越强。我们要以数据建设进程推进信息化建设转型速度，以数据建设成效提升信息化转型质量。作为新一代的军校学员，更是要立足本职和自己的知识才学，掌握辅助决策系统的原理和要素，利用自己的知识为国防事业贡献自己的力量。