海戰場態勢可視化數據挖掘論文

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1數據獲取

這里將海戰場態勢數據分為靜態數據、動態數據、關聯數據和數據的數據4種，獲取的一般過程為明確數據源、數據采集、數據校核驗證和數據更新4個步驟，對不同數據獲取過程中每個步驟的具體任務和注意事項在這里不作贅述。

2數據處理

包括數據獲取后的預處理，以及預處理后進一步的數據挖掘。

2.1數據預處理流程

數據預處理的目的是生成供數據挖掘核心算法使用的目標數據，為后續進行的數據挖掘提供高可靠性、數據集規模適當、具有一定抽象程度的數據，以提高數據挖掘效率。根據所要達到的目的，數據預處理的主要任務主要有以下幾個方面：數據凈化指識別糾正或消除數據間的相互沖突、不完整的數據集、以及組合數據庫共有的不兼容性；一致性處理指在數據檢查的基礎上對數據進行一致性處理，以規范目標數據和數據集；抽象描述指針對所要解決的軍事問題對數據集進行結構和語義上的抽象，并將數據從低層概念集合映射到它們所對應的更高一層；縮減數據集規模指通過數據抽樣等技術得到較原始數據小得多的數據樣本，將初始挖掘付諸于小的數據集上執行，然后擴展到更大的數據集，從而降低挖掘成本。

2.2數據挖掘層次結構海戰場態勢數據挖掘的層次結構由算法層、邏輯層和應用層組成：

（1）算法層是海戰場態勢數據挖掘的基礎，包括了關聯規則、序列模式分析、分類和聚類分析、決策樹、神經網絡和遺傳算法等一些數據挖掘的基礎算法。算法層是構建海戰場態勢數據挖掘模型的基石，是海戰場態勢數據可視化的核心技術支點之一。具體選用哪一種算法或組合選用幾種算法，要根據所要解決的具體軍事問題而定。

（2）邏輯層封裝了有關軍事應用的特定規則和算法，是連接軍事應用和挖掘算法的紐帶，它們和相關的數據挖掘算法相結合可以求解特定的軍事問題，如戰役力量基礎能力分析、作戰編組和兵力配置優化、態勢估計、威脅判斷等。針對具體問題需要綜合運用多種軍事運籌方法，構建各種軍事數學模型加以分析和計算。

（3）應用層幾乎涵蓋了海戰場態勢所關心問題的各個方面。它由戰場環境分析、戰役力量基礎能力分析、作戰編組和兵力配置優化、約束關系分析、態勢評估、態勢預測等子域組成。應用層也是海戰場態勢數據可視化的主體，它充分利用數據挖掘算法層和邏輯層的計算結果和知識發現成果，實現數據可視化在較高層次的綜合展現，達到輔助指揮員感知海戰場態勢的目的。

2.3數據挖掘過程模型

海戰場態勢數據挖掘的過程模型對于海戰場態勢數據的提取層次由“數據”到“信息”，再到“知識”，態勢數據的流程也是隨著數據提取層次的深入而流動。其中，“數據”是指對數據的獲取和必要的整理，“信息”是對數據的處理和挖掘過程，從中發現隱藏在數據中的有用信息；“知識”是對信息的理解和解釋，這種理解和解釋要針對所要解決的軍事問題，進而提煉出對于解決該問題有用的知識。在獲取數據源并經過數據預處理后，數據挖掘過程是重要的一步，在對戰場態勢數據進行挖掘過程中，需要運用與軍事應用息息相關的邏輯層算法和算法層的挖掘算法，即需要采用邏輯層的“軍事運用模型庫”和算法層的“數據挖掘算法庫”。經邏輯層與算法層的組合應用，挖掘出的結果經模型發現后形成更新的模型庫；而對挖掘結果進行知識抽取后形成知識庫，模型庫和知識庫又反過來影響邏輯層模型庫的優化和算法層挖掘算法的選擇，這是一個循環優化的過程。同時，對挖掘結果進行軍事層面的提煉可以得到結果知識庫，結果知識庫可供指揮和參謀人員參考使用和輔助戰場決策。

3可視化顯示模塊

依據海戰場態勢數據的流動過程和處理過程，可視化同數據挖掘的結合主要有3種方式，即初始數據可視化、數據挖掘過程可視化和數據挖掘結果可視化。對以上3種結合方式的顯示模塊進行設計，數據通過中間層與可視化界面映射，通過調用可視化圖形庫中的可視化方法在界面上進行最終的可視化顯示。

（1）初始數據可視化設計。經過預處理和過濾后的待挖掘數據可以直接進行可視化，通過數據的顯示可以獲得有關數據的統計信息或知識，并對是否有進一步挖掘的意義和價值進行判斷。同時使用者通過界面中交互控制功能進行可視化數據的交互操作，根據需要來觀察、探索數據。

（2）數據挖掘過程可視化設計。主要是對其使用的算法進行可視化。使用人員可以通過界面設置數據挖掘算法的初始條件，算法運行過程中的中間結果通過數據接口提供給界面做可視化處理，整個過程是動態往復的，使用人員通過對中間結果的評判進行多次調整，以選擇滿意的數據項和參數值進行數據挖掘。（3）數據挖掘結果可視化設計。其目的是為更好地理解挖掘結果模式，做出有效的評估與反饋。由于挖掘結果的多樣性，需要用不同的可視化方法來展現，這要求界面在設計之初具有可擴展性。以上3種結合方式在可視化時，由于特點各不相同，其映射層和可視化圖形庫接口要分別進行開發。

4平臺的設計

4.1平臺的框架結構

綜合以上對海戰場態勢數據可視化整個實現過程的論述，進行海戰場態勢數據可視化挖掘平臺的設計構建，其框架結構主要由數據源模塊、數據預處理模塊、數據挖掘算法和邏輯層模型模塊、可視化顯示模塊和用戶接口模塊5部分組成。

4.2平臺的主要功能

數據可視化挖掘平臺中各模塊所要實現的具體功能如下：

（1）數據源模塊。主要是通過數據接口實現數據的讀取和存儲問題，包括從不同的數據庫中讀取數據作為分析用的數據源，在預處理和過濾后存儲待挖掘的數據集，存儲挖掘的模式集合等。

（2）數據預處理模塊。主要實現數據預處理和數據過濾功能。數據過濾使預處理后的數據變成干凈的、規范的、可供數據挖掘模型使用的待挖掘數據集。

（3）數據挖掘算法和邏輯層模型模塊。在前面已經討論過算法層、邏輯層和應用層三者的作用和相互關系，該模塊是對數據挖掘算法和邏輯層軍事運用模型的集成。由于挖掘算法和軍事運用模型種類眾多，因此，要使用插件的思想來組織該模塊中的算法和模型，針對具體態勢問題為使用人員提供不同的數據挖掘模型，以實現使用人員對數據源的挖掘處理需求。如關聯規則模型、序列模式分析模型、分類模型、聚類模型等，每個模型又對應若干具體算法，使用人員可以自主地實現這些算法的插入、卸載、執行等操作，這樣保證了平臺的可擴展性。

（4）可視化顯示模塊。該模塊是對數據、挖掘過程和挖掘模式的表述，除了通過可視化圖形的形式表述外，還可以通過文字規則形式或其他形式表述（其設計如第4節中所述）。由于顯示方法的多樣性，該模塊也可以用插件的形式整合到該平臺上，便于可視化方法的擴展。初始數據可視化是通過一些數據可視化方法分析探索數據中蘊含的各種信息，例如平行坐標法、基于圖標技術、散點圖、散列圖等；數據挖掘過程可視化主要是對挖掘算法和步驟進行可視化，讓使用人員能夠實現對挖掘過程的監測和調整；數據挖掘結果可視化主要是對所得挖掘結果進行各種可視化的表述和展現，例如單維/多維關聯規則的可視化、時序規則可視化、分類的可視化和聚類的可視化等；隨后，還可通過模式篩選、知識抽取和結果解釋等方法進行進一步提取，形成知識的表達供軍事人員直接使用。

（5）用戶接口模塊。該模塊是使用人員和平臺交互的接口，包括數據的分析定義、初始數據可視化、挖掘過程可視化監控和挖掘結果可視化及模式篩選等子模塊，還可以根據需要進行子模塊的擴展。

5結束語

隨著可視化理念和可視化技術的發展，又出現了將問題和可視化數據通過時間堆疊、信息映射等投射在具體場景的方式，這也為數據的可視化實現提供了更多的解決方案和模式。海戰場態勢可視化挖掘平臺設計是頂層設計，除此之外，還有諸如數據庫設計和構建、數據管理和數據安全、可視化顯示方式設計、以及可視化挖掘平臺的最終實現等問題需要進一步研究。

作者:陳曉峰劉興高元博鄭亞波單位:海軍大連艦艇學院海軍蚌埠士官學校