淺析大數(shù)據(jù)技術的軍事應用及啟示

周進軍　曾強凱　梁志賢

摘 要 大數(shù)據(jù)是二十一世紀以來信息技術領域的一大熱點。本文剖析了大數(shù)據(jù)研發(fā)的技術，研究其已有的軍事應用，對信息化條件下更好的把握指揮信息系統(tǒng)建設和發(fā)展方向，具有重要的前瞻性意義和研究價值。

關鍵詞 大數(shù)據(jù) 核心技術 軍事應用

中圖分類號：G250 文獻標識碼：A

1大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景

2012 年3 月29 日，美國奧巴馬政府發(fā)布了《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》，投資2億美元拉動大數(shù)據(jù)相關產(chǎn)業(yè)發(fā)展，旨在利用大量復雜數(shù)據(jù)集合獲取知識并提升洞見能力，持續(xù)強化其在數(shù)據(jù)資源領域的優(yōu)勢。2012年10月，我國成立了大數(shù)據(jù)專家委員會，將大數(shù)據(jù)的發(fā)展擺到國家戰(zhàn)略層面加以推動。在軍事領域中，美國、英國、德國、中國、以色列等國家也先后確定了從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的重點研究策略，實現(xiàn)由數(shù)據(jù)優(yōu)勢向決策優(yōu)勢的轉化。

2大數(shù)據(jù)的核心技術

大數(shù)據(jù)最主要的特征不僅是數(shù)據(jù)量龐大，還有“多源異構”，即數(shù)據(jù)來源多種多樣、數(shù)據(jù)結構各不相同，難以用傳統(tǒng)的分析方法對大數(shù)據(jù)進行處理。若要從這樣的海量數(shù)據(jù)中快速、有效地挖掘出有價值的信息，則需要具有更為高效和先進的數(shù)據(jù)分析處理技術。目前較為常用的有K-平均聚類算法、主成分分析法和決策樹等核心技術。

（1）K-平均聚類算法是典型的基于原型的目標函數(shù)聚類算法，它能夠把N個對象按照屬性分為K（K

（2）主成分分析法是一種空間映射的數(shù)學變換方法，其核心是利用降維的思想把多指標轉化為少數(shù)幾個綜合指標（即為主成分），這種方法能夠將實際大數(shù)據(jù)問題中獲取的眾多的復雜因素簡單化，得到更加科學有效的數(shù)據(jù)信息。

（3）決策樹從本質上來說是機器學習中的一種分類方法，它表述了一種樹型結構，每個分支對應著對象的一種屬性，并以劃分的屬性值對源數(shù)據(jù)庫的分割進行數(shù)據(jù)測試。決策樹易于理解和實現(xiàn)，而且能夠同時處理數(shù)據(jù)型和常規(guī)型屬性，在相對短的時間內(nèi)能夠對大型數(shù)據(jù)源做出可行且效果良好的分析結果。

3大數(shù)據(jù)的應用

大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)悄然而至，在其背景下能夠使得各種軍事應用中的決策模式、行為實施和效果評估更加科學、精確和實時。

3.1大數(shù)據(jù)對情報工作的應用

情報是指具有參考價值、維護國家安全和社會治安形勢的信息和資料的總稱，主要用于同敵視中國的社會主義制度，破壞我國社會穩(wěn)定的國內(nèi)外的所有敵對元素作斗爭，主要內(nèi)容包括情報搜集、情報整理、情報分析、情報編寫以及情報應用等。在傳統(tǒng)情報工作中，數(shù)據(jù)在支持決策和行為實施的戰(zhàn)略制定中影響力不高，人為的經(jīng)驗占主導，遠遠適應不了大數(shù)據(jù)背景下的信息挖掘需求。當數(shù)據(jù)成為主要資源時，則需要樹立依據(jù)大數(shù)據(jù)支持的思維模式，將大數(shù)據(jù)的價值鏈與情報工作的價值鏈相融合、協(xié)調(diào)，結合“大數(shù)據(jù)”+“核心技術”+“專家智慧”三者互助的形式完成工作。大數(shù)據(jù)在情報工作中的發(fā)展和應用不僅豐富了數(shù)據(jù)的內(nèi)容，擴大了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的范疇，更實現(xiàn)了多種事實數(shù)據(jù)的關聯(lián)，同時將先進的核心技術與事實數(shù)據(jù)信息完美結合，再運用專家的經(jīng)驗智慧可以極大地提升情報工作的水平，為情報工作的快速、高效運轉提供了堅實保障。

3.2大數(shù)據(jù)對群體事件應用研究

群體性事件指的是在社會利益爭奪中，某些特定的或者不特定的群體因為利益受到損害而臨時聚合到一起，為達到目己的目的，通過無法定根據(jù)的大規(guī)模聚集，群體性散步，或者肢體上沖突等群體性行為，表達自己的主張，或者發(fā)泄自己心中的怨氣和不滿，以謀求自己訴求點的成功的群體性行為方式。傳統(tǒng)大眾的心理存在“法不責眾”的想法，加之缺乏對法律常識的認知和正確處理糾紛的法律素養(yǎng)，導致一部分民眾認為問題鬧的越大、引發(fā)的關注越大，越容易得到解決，究其本質往往是由于信息溝通不暢導致的盲從行為。有效利用在大數(shù)據(jù)的時代背景下數(shù)據(jù)來源廣、信息傳播快、技術能力高的特點可以很好地預防群體性事件的出現(xiàn)及處理事發(fā)前、后地工作。首先通過大數(shù)據(jù)輿情分析將被動式上訪訴求信息渠道轉換為主動式民情信息分析，提前對群體性事件進行疏導預防；其次利用大數(shù)據(jù)信息挖掘技術掌握所有人員的各類身份信息，將參與者的“法不責眾”思想轉換為全方位責任追究意識，間接提高民眾的法律觀念；最后使用大數(shù)據(jù)智能決策的方法將經(jīng)驗式的處置方案轉換為符合客觀實際的有效決策方案，對群體性事件中的言論、行為做深度挖掘，以最快地速度得到最合理的輔助決策信息，進而從容處置群體性事件帶來的惡劣影響。

3.3大數(shù)據(jù)對裝備保障的應用研究

裝備保障是一項集籌措、儲備、供應、管理于一體的復雜性工作，裝備保障數(shù)量多、型號雜、保障環(huán)節(jié)多、安全要求高、管理難度大。隨著信息化建設的不斷深入，裝備保障數(shù)據(jù)量已經(jīng)屬于大數(shù)據(jù)范疇，如果對數(shù)據(jù)處理不及時或不正確，將會嚴重影響戰(zhàn)斗力。在大數(shù)據(jù)技術背景下，可通過調(diào)整裝備網(wǎng)絡構架使其適應信息化軍隊聯(lián)合作戰(zhàn)的扁平型、分散式、小規(guī)模指揮體制需要，實現(xiàn)信息流程最優(yōu)化，信息流動實時化，信息獲取、通信、處理和應用一體化，大大提升裝備保障的整體作戰(zhàn)性能。

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