数据|大数据为军事预测“添翼”信息化战争时代已经来临!( 二 )
时间序列预测、统计回归预测、神经网络预测等方法 ， 都是在数学模型预测法的基础上 ， 针对不同类型的军事问题提出的预测分析新方法 。 当然 ， 基于大数据的军事预测 ， 离不开大数据分析与挖掘等先进技术的支撑 。
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作战中产生的海量数据 ， 需要使用包括量子计算机在内的各种高性能设备进行智能计算 ， 依此来辅助指挥员寻找隐藏在数据海洋里的重要关联信息 ， 以便快速捕获有价值的数据并形成预测结论 ， 为指挥员定下决心、形成决策方案提供基本遵循 。 在美国大数据研发计划中 ， 有一个与作战预测紧密相关的"洞悉计划"项目 ， 其目的在于开发一种资源管理系统 ， 通过分析图像、非图像等数据的相关信息 ， 自动识别网络威胁和非常规的网络攻击行为 ， 进而实现对时间敏感的潜在威胁进行分析和预测 。
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大数据技术提升军事预测精确性
大数据与云计算、人工智能技术深度融合 ， 将极大程度地提高军事预测的精确性和作战决策的科学性 。
预测作战行动、战场态势变化及结果 。 随着武器装备信息化程度的不断提高 ， 具备自动采集、处理功能的智能化装备将逐渐遍布作战区域 ， 这些设备会源源不断地为作战预测提供数据资源 ， 这将有利于发挥大数据研判优势 ， 更好地对作战行动的进程、战场态势变化 ， 以及敌我双方可能使用的兵力兵器和战法进行预测 。
预测作战消耗、伤亡及战损情况 。 俗话说："兵马未动 ， 粮草先行 。 "基于大数据的作战预测模型 ， 可以借助人工智能、云计算等新技术监测人员、装备实时状况 ， 并考虑不同作战对象、作战样式、作战强度等条件的影响 ， 准确科学预测部队遂行作战任务的人员伤亡率、武器装备损失率以及各类弹药、油料、给养、被装、卫勤、日用品等物资的消耗量 。 这是提高后装保障效益 ， 满足作战需求、维持战斗力和打赢战争的重要保证 。
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评估军事训练水平 。 利用便捷的可穿戴设备、物联网及智能终端 ， 可以记录官兵训练过程中的"一举一动" ， 这些数据通过分析整理 ， 可以指导部队完善训练内容和方式方法 ， 通过综合分析训练行为 ， 实现动态优化训练计划、过程以及自动评估训练效果 ， 并提出个性化的训练方案 ， 以便提升部队军事训练效益 。
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网络安全风险预测 。 未来的作战体系 ， 是在有线、无线并存的网络环境中运行的 ， 敌方会想方设法入侵我方网络 ， 从中获取、占用甚至非法篡改有用的数据和信息 。 构建基于大数据的网络入侵信息监测模型 ， 有利于提高网络入侵检测的准确性 ， 从而提升数据安全和网络安全等保障能力 。
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