| 标题 | 构建基于数据挖掘技术的军事物流信息平台 |
| 范文 | 徐常凯 郭瑞勇 郭 军 摘要:着眼于军事物流发展趋势,针对未来战争对军事物流提出的新要求,在剖析当前军事物流信息平台弊端的基础上,提出了基于DM技术的军事物流信息平台,并对该平台的优势进行了详细论述。 关键词:数据挖掘;军事物流;信息平台 中图分类号:TP391文献标识码:A Abstract: Facing of the development of military logistics, aiming at the new demand on military logistics in future war, basing on analyzing the shortage in military logistics information flat, the article puts up military logistics information flat which bases on DM technology, and discusses the advantage of the flat in detail. Key words: data mining; military logistics; information plat 1前言 构建现代化的军事物流系统、实现军事物流的军事效益和经济效益共赢是未来军事物流信息化建设的重点,也是新形势下现代军事物流的一个亮点。但是,真正意义的现代军事物流必须要有完善的信息系统做支撑,未来打赢高技术战争要求军事物流保障的核心竞争力将体现在能够依托军事物流信息平台为部队提供高效的保障服务。 以此要求,现有的军事物流信息平台具有以下局限性: 虽然可以实现数据录入、查询、统计等功能,但是无法发现隐藏在数据背后的知识,表现为“数据爆炸、知识贫乏”。 军事物流系统投资和运营成本过高,效率低下,延迟时间长,信息反馈滞后,各环节管理困难。 军事物流保障人员不能实时取得准确信息答复部队需求,或者因为配送与手续问题不能及时满足部队要求。 不能为保障决策指挥者的决策系统提供支持,军事物流保障决策者只能依据一些滞后的数据了解、监控和调整部队供求状况。 难以满足日益庞大的后勤和装备保障体系给现代军事物流提出的新要求。现代军事物流内部需要最好的物流管理,对跨地区保障体系的管理而言,最少的库存、最优的调度和精确的送达时间是关键。 各部门、各系统之间缺乏统一的规划和协调,导致整个军事物流子系统相互隔离、结构各异。军事物流保障决策者很难对数据进行复杂分析处理,更谈不上实时处理。 难以满足现代军事物流反应快速化、服务系列化、作业规范化、目标系统化、手段现代化、组织网络化的要求,成为军事物流保障服务开展的一大技术障碍。 军事物流信息平台具有的局限性为打造新型的军事物流体系提供了客观上的必然性和可能性。 2搭建基于DM技术的军事物流信息平台 DM(Data Mining)技术即数据挖掘技术,它利用数据仓库技术对数据进行前端处理,然后利用机器学习方法从处理后的数据中提取有用的知识。DM技术的使用是一个多步骤的处理过程,主要包括以下步骤: (1)数据准备。DM要处理的对象是存储在数据库系统中的、长期积累的大量数据。这些数据一般并不适合直接挖掘,而需要对其做些准备处理工作,比如选择、净化、推测、转换、缩减等操作。数据准备工作直接影响数据挖掘的效率、准确度和最终模式的有效性。 (2)数据挖掘。这是DM技术的难点和重点,主要涉及模式模型和挖掘算法的选择,其中算法选择又是关键。数据挖掘主要是依据目标,选取相应的算法参数,分析数据,从而得到可以形成知识的模式模型。 (3)模式模型的评估与解释。这个阶段主要依据评估标准完成对模式模型的评估,剔除无效、无用的模式模型,并将其以一种易于理解的方式传送给用户。 (4)知识巩固与运用。对形成模式模型的知识做一致性检查,消除其中的矛盾与冲突,然后运用数据分析手段对挖掘出的知识做二次处理,形成专业化、可视化、形象化的数据表现形式。 上述过程是一个不断循环、反馈、完善的过程,每一阶段都可以返回上一阶段重新调整、重新执行。 新型的军事物流信息平台的基础是军队高速信息网络、军线电话保密拨号网络和军用卫星通信网络,其作用是为部队军用物资保障提供更好的物流服务,信息传递、物资运送、资金流通是其基本的三项功能。它应该能够完成物流信息数据的录入、处理、储存和输出、揽收管理、计划管理、运输管理、仓库管理、统计分析和系统管理等任务。它与电子商务交易管理系统、部队业务管理系统、供应商管理系统、财务管理系统、保障决策支持系统等相联:从电子商务交易系统获取需用数据和定货数据,实现货物的供求平衡;从部队业务和供应商管理信息系统获取相关业务单位、企业、组织机构信息,统一客户和供货单位编码,完成客户和供货单位货物消耗、流转查询、分析和统计计算;为财务管理信息系统提供货物核算方面的有关记账凭证数据,使财务管理信息系统实现会计核算和财务管理;为保障决策支持系统提供货物配送管理等方面的信息,为保障业务机关的决策提供信息支持。 新型军事物流信息平台的数据不只是来源于军事物流业务子系统,还来自供应商和电子商务交易系统。物流配送的实时信息在传给保障决策的同时,也支持部队客户的查询与跟踪。 3采用DM技术的军事物流信息平台的优越性 3.1能够实现军事物流综合业务的集成 军事物流系统的综合业务由传统的保障业务和新型的优化决策等业务组成。采用数据挖掘技术搭建的新型军事物流信息平台能够以数据流为纽带、以电子化为手段、以业务流程优化为基础,有效地对军事物流传统业务与新型业务进行整合,实现业务系统的高度集成。 3.2能够真正做到物流与信息流的整合 军事物流平台包括总部和军械物资、油料物资、军需物资、卫生药品、车船、航材、防化器材、通信器材等子系统,它与外部的电子商务交易管理系统、客户管理系统、供应商管理系统、财务管理系统、保障决策支持系统密切相联,存在着紧密的数据交互与信息传递关系;而军事物流的信息平台包括采集、运输、仓储、包装、使用、生产加工等环节的子信息平台,通过军网、拨号网络和卫星网络接入信息平台。新型的军事物流信息平台可以将军事物流与信息流整合为一个有机的整体,实现军事物资实物运输网络、信息网络和综合计算机网的三网融合。 3.3能够使军事物流业务增值链得到有效延伸 基于数据挖掘技术搭建的新型军事物流信息平台使军事物流的业务范围不再局限于当前的传统业务,它还可以提供诸如用户需求调查与预测、提供采购信息及咨询服务、在运物资实时信息查询、急需物资紧急订货、战时物流调运决策支持等增值服务。将已有的数据、分析的结果和挖掘的知识提供给决策机关、需求部队和物资供应商,一方面可以提高军事物流的军事和经济效益,另一方面对新业务和增值业务的开展也是大有裨益的。 3.4能够实现数据的集成和综合 当前军事物流信息处理采用的数据库类型、数据结构、表单样式、数据组织形式、数据库对象等都各不相同,彼此间有些是可以单向交互的、有些是可以双向交互的。采用数据挖掘技术搭建的新型军事物流信息平台利用不同技术跨平台的数据库接口,能够实现对不同业务个性化数据的集成和综合。 3.5数据查询速度得到大大提升 采用数据挖掘技术搭建的新型军事物流信息平台,通过选用优秀的数据挖掘算法、数据备份机制与转移机制,以及采用三层结构等技术措施,可以使信息查询速度得到大幅度的提升。 3.6能够满足数据分析处理的实时性要求 数据分析处理的实时性是使军事物流信息平台具有竞争力的关键。它能为上层军事物流决策机关在第一时间内提供部队需求分析、物资生产和分布情况等决策支持资料。对上层决策机关管理模块采用B/S(浏览器/服务器)结构,用户只需进入军事物流信息网络平台就可以轻易地完成所需的数据分析处理和业务跟踪查询等。 3.7可以在最大程度上获取有用的知识 数据挖掘算法的选择是平台搭建的关键。目前成熟的数据挖掘算法有人工神经网络、关联规则挖掘、遗传算法、决策树、邻近搜索方法、分类、聚类、序列模式发现、异常与趋势发现、规则推理、模糊逻辑等。其中关联规则挖掘在电信、金融、气象分析、地质分析等商业领域已经得到成功应用,是目前数据挖掘技术中最成熟、最重要、最活跃的一种算法。对军事物流信息这种数据量非常大而最大频繁项目集相对较小的数据挖掘处理而言,可以选用以AprioHybro算法为代表的层次算法作为数据挖掘算法。采用它可以从采集来的海量数据中最大程度地提取有用的知识。 3.8能够解决数据在时间轴上的纵深性问题 军事物流的传统业务部分由于运营时间长,积累了大量的数据,而新型业务的迅猛增长也将带来数据量的急剧增加。新型的军事物流信息平台通过在数据仓库管理模块中对库中数据进行甄别,后期数据挖掘和数据分析要用到的历史数据可以继续留在数据仓库中,而对很多无用的或使用频率很小的数据进行备份和转移。同时在前期设计中,对数据结构、表结构等进行合理优化,增强数据的重用性,避免重叠定义和反复,这样可以从根本上解决大量数据在时间轴上的纵深性问题。 4结束语 本文提出了在信息时代如何利用数据挖掘和数据仓库技术来构建具有高价值和高效率的新型军事物流信息平台。打造真正意义上的现代化军事物流信息平台,可为未来军事物流业务的快速增长和打赢信息化战争提供强有力的技术支持与保障。 参考文献: [1] 刘炜,郭凌,杨悦,等. 新军事变革环境下军事物流的发展方向及策略[J]. 商品储运与养护,2008,30(6):27-29. [2] 王宗喜,赵磊. 以“星地一体”应急物流指挥平台为核心抓紧做好应急物流信息系统建设[C] // 何黎明. 中国物流学术前沿报告. 北京:中国物资出版社,2008:436 -445. [3] 陶新良,张峰,汪永河,等. 军事物流装备凸显现代高新技术[J]. 物流技术,2008,27(2):125-129. [4] 王俊,江帆,熊晓钟. 军事物流可视化研究[J]. 军事经济研究,2007(12):24-25. [5] 马宏伟. 数据挖掘在网络信息中的应用[J]. 情报探索,2005(2):12-14. |
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