某型預警機雷達情報分析的數(shù)據(jù)挖掘算法研究.pdf

1、預警機（AWACS）執(zhí)行任務時記錄的海量數(shù)據(jù)蘊含著豐富的有價值信息，為了提升信息作戰(zhàn)能力，就需要對大量的預警機情報數(shù)據(jù)進行分析。如何從海量數(shù)據(jù)中提取信息以便為情報分析服務，怎樣提升海量數(shù)據(jù)信息情報挖掘的高效性與準確性，對提高情報質量和提升作戰(zhàn)能力具有十分重要的意義，一直是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析面對的重大難題。新興的云計算技術為上述問題提供了新的有效解決途徑，其使用分布式的計算技術來實現(xiàn)大規(guī)模并行計算，大大提升了數(shù)據(jù)處理能力，且可隨時快速動態(tài)的提供

2、大量廉價計算能力，因而將云計算技術應用于預警機海量數(shù)據(jù)挖掘，可望突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的瓶頸限制，有效提升情報挖掘的效率。
　　本文根據(jù)某型預警機情報分析對海量雷達探測情報數(shù)據(jù)挖掘的需求，從云計算框架Hadoop入手，依托其分布式框架，研究了Map/Reduce計算框架運行機理，提出了基于Map/Reduce的改進型數(shù)據(jù)挖掘算法，并將該算法應用于預警機探測情報信息分析平臺。主要工作與創(chuàng)新點有：
　　1.為了給情報提供高質量的挖掘數(shù)

3、據(jù)，對數(shù)據(jù)準備階段的數(shù)據(jù)規(guī)范化進行了研究，深入分析了傳統(tǒng)規(guī)范化方式存在的主要問題，針對存在的問題提出了基于Hadoop平臺的數(shù)據(jù)規(guī)范化方法，通過實驗測試驗證了所提方法的快速性和高擴展性。
　　2.在數(shù)據(jù)規(guī)范化基礎上，深入研究了數(shù)據(jù)挖掘算法。分析了經(jīng)典的Apriori算法的流程及其制約算法執(zhí)行效率的根本因素，設計出了以Map/Reduce為基礎的依據(jù)關聯(lián)規(guī)則對數(shù)據(jù)進行深度挖掘的算法，該算法將傳統(tǒng)關聯(lián)規(guī)則算法轉化為Map/Reduce