淺析大數據技術的軍事應用及啟示

周進軍　曾強凱　梁志賢

摘 要 大數據是二十一世紀以來信息技術領域的一大熱點。本文剖析了大數據研發的技術，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建設和發展方向，具有重要的前瞻性意義和研究價值。

關鍵詞 大數據 核心技術 軍事應用

中圖分類號：G250 文獻標識碼：A

1大數據產生的背景

2012 年3 月29 日，美國奧巴馬政府發布了《大數據研究和發展倡議》，投資2億美元拉動大數據相關產業發展，旨在利用大量復雜數據集合獲取知識并提升洞見能力，持續強化其在數據資源領域的優勢。2012年10月，我國成立了大數據專家委員會，將大數據的發展擺到國家戰略層面加以推動。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據到決策的重點研究策略，實現由數據優勢向決策優勢的轉化。

2大數據的核心技術

大數據最主要的特征不僅是數據量龐大，還有“多源異構”，即數據來源多種多樣、數據結構各不相同，難以用傳統的分析方法對大數據進行處理。若要從這樣的海量數據中快速、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據分析處理技術。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幾個綜合指標（即為主成分），這種方法能夠將實際大數據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據信息。

（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據庫的分割進行數據測試。決策樹易于理解和實現，而且能夠同時處理數據型和常規型屬性，在相對短的時間內能夠對大型數據源做出可行且效果良好的分析結果。

3大數據的應用

大數據時代已經悄然而至，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大數據對情報工作的應用

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，破壞我國社會穩定的國內外的所有敵對元素作斗爭，主要內容包括情報搜集、情報整理、情報分析、情報編寫以及情報應用等。在傳統情報工作中，數據在支持決策和行為實施的戰略制定中影響力不高，人為的經驗占主導，遠遠適應不了大數據背景下的信息挖掘需求。當數據成為主要資源時，則需要樹立依據大數據支持的思維模式，將大數據的價值鏈與情報工作的價值鏈相融合、協調，結合“大數據”+“核心技術”+“專家智慧”三者互助的形式完成工作。大數據在情報工作中的發展和應用不僅豐富了數據的內容，擴大了傳統數據源的范疇，更實現了多種事實數據的關聯，同時將先進的核心技術與事實數據信息完美結合，再運用專家的經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大數據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，通過無法定根據的大規模聚集，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，導致一部分民眾認為問題鬧的越大、引發的關注越大，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。有效利用在大數據的時代背景下數據來源廣、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及處理事發前、后地工作。首先通過大數據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；其次利用大數據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；最后使用大數據智能決策的方法將經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大數據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，裝備保障數量多、型號雜、保障環節多、安全要求高、管理難度大。隨著信息化建設的不斷深入，裝備保障數據量已經屬于大數據范疇，如果對數據處理不及時或不正確，將會嚴重影響戰斗力。在大數據技術背景下，可通過調整裝備網絡構架使其適應信息化軍隊聯合作戰的扁平型、分散式、小規模指揮體制需要，實現信息流程最優化，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性能。

參考文獻

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