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大数据资源和技术运用将决定制信息权的争夺,左右着作战主动权

如意 ? 来源:今日头条 ? 作者:学习时报 ? 2020-10-12 12:54 ? 次阅读
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大数据资源和技术运用,深刻改变着作战信息的获取、传递、处理和运用的方式,进而影响作战指令的生成和传递,以及战场态势信息的生成和共享,直接决定制信息权的争夺,左右着作战主动权的得失。

即时处理数据信息

未来战场,各种数字设备、信息系统和感知网络等不断产生海量的数据,不进行快速处理,有价值的数据信息将很快被湮灭。各种数据呈指数级迅猛增长,传统的以人工为主的后端数据处理、存储和分析方式,无法应对海量数据处理和运用的需要。

相对传统数据处理技术和方式,大数据技术能对海量数据进行实时近实时处理,突破了传统数据处理技术的不足。首先,大数据技术提供了海量数据实时处理的可靠手段,高速网络、云计算平台的运用,解决了数据传输处理的硬件制约,数据挖掘、预测分析、语意引擎等技术的不断突破,加速了数据分析与挖掘速度,用户可实现无感响应,数据信息处理水平和能力将全面提升。其次,大数据处理技术主要依靠在人的少量参与下(即“人在回路”)利用机器智能技术进行数据处理。在数据信息获取端,赋予了各类数据终端利用智能化数据识别和处理能力,具备更强的数据甄别和综合处理能力的自动化处理系统,可自动拒止和清除无用的、有害的数据,做到有用即取、无用不要,在源头上保证了数据获取的有用性。再次,大数据挖掘技术能够快速从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、具有重大潜在价值的数据信息。战时,通过大数据挖掘不仅能深入数据内部,挖掘出其蕴含的特有价值,而且能通过不同的分析模型,寻找出新的数据及其价值。

支撑战场态势多维度展示

实时战场态势是指挥决策和部队行动的“信号令”。古往今来,作战人员无不希望实时、直观了解战场态势发展,便于趋利避害,掌握主动。实际上,战场态势瞬息万变,在不同作战需求下,战场态势描述的空间范围、态势要素种类各不相同。在传统数据背景下,通常很难根据指挥员和部队的需要,对战场态势数据进行多维度直观地展示。

随着大数据技术的发展和应用,大数据存储、处理和可视化技术为战场态势实时灵活展示提供了可靠保证。首先,大数据可视化技术,运用计算机图形学和图像处理手段,将海量数据转换为图像在屏幕上显示,实时、直观地反映战场敌、我、地实时数据。通过可视化图像,指挥人员很容易发现网络中访问量较大的节点与地理空间的关系,为下一步作战行动提供决策依据。其次,通过统一的格式和标准,对数据进行规范,实现战场态势标准化描述,部队就可以使用相同的态势数据描述参数、方式和格式,确保获得的目标敌我属性、威胁等级、识别情况等数据的一致性。此外,使用大数据技术手段,能保证在不同级别和用途的战场态势中保持相同的显示,确保指挥员和部队,能够围绕“一张图”筹划和组织作战行动。再次,大数据云服务平台实现大数据技术和战场各种侦察预警终端的融合,把不同渠道获取的孤立数据信息通过大数据技术加工,形成实时战场态势。作战过程中,各种态势信息都可以通过云平台共享和显示。大数据分析处理分发系统,按照作战指挥、部队行动和武器平台使用中的不同需求,依托云环境将各作战单元、要素所需数据实时分发到位,做到有用即给、无用不发。

精准预测战场态势发展

掌握先机,先敌行动,必须对战场态势发展有精准预判。根据特定数据的细小变化,预测分析某一目标或某一行动的发展,可以确定其对作战进程和结局产生的影响,从而预测战场态势发展。数据容量越大越能反映事物的本质,预测战场态势的发展,必须掌握大量、准确的实时态势数据信息。传统数据背景下,由于数据获取、分析和利用技术的限制,主要依靠指挥员分析判断,预测战局的可能发展。

大数据资源和技术,为战场态势预测提供了全方位支撑。首先,大数据体量巨大,类型繁杂多样,如数字、视频、图片等,涵盖敌我双方、气象水文、地理位置等各种数据,为预测战场态势发展提供“全样本”信息。这样,战时可基于全局数据分析,从纷繁零散的数据信息中提取知识、发现规律,捕捉细微变化、发现重大征候,预测敌方企图以及可能采取的行动。其次,大数据监测分析主要通过云平台储存海量数据,以各种数据统计、分析、挖掘模型为基础,利用大数据搜索与挖掘等技术手段,根据战场态势的实时变化,对各种实时数据和基础数据进行自动分析,快速推理出各种数据蕴含的背后信息,准确预测态势发展,从而有准备地采取针对性行动。再次,采用大数据挖掘方法和手段,对敌情、我情和战场环境等海量的态势数据关联分析,挖掘各种数据之间的关联性及关联程度,发现不同或不相关目标、行动之间的关联和作用,可发现偶然背后的必然,找准战场态势演变发展规律,快速找到战场态势的突变处及其发展变化的轨迹或趋势,对敌方作战企图、战场态势发展进行预测。

驱动基于大数据的“云脑”指挥

传统数据背景下,平时存储的数据资源范围窄、规模小,战时数据主要集中存储在计算机或服务器中,数据获取和处理能力有限,难以为指挥员提供全面、实时、准确的数据保障。指挥员主要依靠随机抽样调查数据,不得不根据有限的数据信息,基于经验进行决策,容易出现以偏概全的现象,造成指挥决策、作战方案精确性不足。

大数据背景下,作战指挥通过人脑、专家系统和云计算融合实施,是“云脑”指挥,大数据资源和技术的运用,直接决定指挥效率。第一,利用人机一体的大数据分析处理系统,可为指挥决策提供实时战场态势,有利于指挥员准确把握战场不同点位的实情。此外,大数据挖掘面向应用,可对数据进行统计、分析、综合和推理,利用已有数据预测未来活动,指挥员对数据的运用就从低层次的末端查询,提高到决策支持。第二,运用大数据分析敌作战体系的构成、关键要素、各种关联关系,判断敌作战体系的运行规律、关键节点以及薄弱环节等,对关联的数据分析和相互印证,评估其对作战进程的影响,快速捕捉敌行动企图及敌我对抗态势的变化,避免因数据不足而导致的情况误判。第三,大数据存储技术建构于战场网络设施之上,主要通过“云存储”技术存储数据信息,将所有数据聚集到“云端”。指挥员可在任何时间、任何地方,通过战场上任何联网的装置连接到“云端”进行数据存取,实现对所需数据的实时调取、分析,空前提高数据运用效率。第四,利用大数据与超强计算力,专家系统依靠动态更新的海量数据自我学习,实现人脑和“云脑”在分析和判断敌情、定下决心、协调控制中的实时交互、优势互补。
责编AJX

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