军事指挥综合决策支持系统
数学与军事数学在军事战略和武器设计中的应用
数学与军事数学在军事战略和武器设计中的应用数学与军事：数学在军事战略和武器设计中的应用导言：数学与军事的关系是密不可分的。
在军事战略和武器设计中，数学为决策制定提供了理论基础，为军事活动的规划和执行提供了重要的支持。
本文将探讨数学在军事领域中的应用，包括战略决策、兵力运用、武器设计等方面。
一、战略决策战略决策是军事活动的核心，涉及到军队的布局、作战计划和指挥调度等。
数学在战略决策中发挥了重要的作用。
1. 战略模型战略模型是应用数学方法分析和研究军事战略问题的数学模型。
其中包括线性规划、对策论、博弈论等方法。
通过这些模型，军事指挥官可以优化资源配置、提高作战效率。
例如，线性规划可以帮助军事指挥官确定兵力部署，使得兵力分配合理，最大程度地发挥作战效能。
2. 网络优化网络优化是利用图论和最优化理论解决军事行动中的路径规划、网络流等问题。
在军事行动中，兵力的移动路径和资源的分配是关键问题。
通过网络优化方法，可以找到最优路径、减少时间和能量消耗，提高作战效果。
3. 决策支持系统决策支持系统是基于数学模型和信息技术的复杂决策问题的支持系统。
通过决策支持系统，军事指挥官可以实时获取战场情报、模拟战场环境、进行决策分析等。
决策支持系统的应用，可以提高军事指挥官的决策能力和决策效率。
二、兵力运用兵力运用是军事指挥活动中的关键环节，涉及到兵力部署、打击效果评估等问题。
数学在兵力运用中具有重要的应用价值。
1. 兵力部署数学方法可以帮助军事指挥官确定兵力部署的最佳方案。
通过模型和算法，可以考虑到地理条件、敌情分析、兵种特性等因素，制定出有效的兵力部署方案。
例如，最短路径算法可以帮助军事指挥官找到最优的兵力部署方案，使得兵力能够迅速集中、及时响应。
2. 打击效果评估数学方法可以对军事打击效果进行评估和优化。
通过模拟实验和数据分析，可以评估不同作战方案和武器装备的打击效果，为军事指挥官提供决策参考。
例如，使用数学模型和仿真技术，可以评估不同武器系统的打击精度、杀伤能力，为军事指挥官的决策提供科学依据。
军事作战信息化指挥系统设计与实现
军事作战信息化指挥系统设计与实现军事作战信息化指挥系统，作为现代战争的重要手段，旨在提高作战效率，优化指挥决策，增强作战能力。
以下将从系统的设计和实现两个方面着手，探讨这一系统的实现方法和应用效果。
一、系统设计军事作战信息化指挥系统设计的关键要素主要包括：数据采集、分析处理、通信传输、指挥决策等。
针对这些要素，需要进行合理的场景分析和功能设计。
首先，在数据采集方面，要通过各种传感器、雷达等技术手段，收集到作战现场的各种情报数据，如地形特征、敌我布置、空气动力学信息等。
这些数据要经过预处理和处理，提取出有价值的信息，为打击目标定位、监测和指挥提供决策支持。
其次，在分析处理方面，要将采集到的各种信息进行快速处理和分析，建立基于数据挖掘、机器学习等技术的智能算法模型，对敌我双方的动态态势进行分析预测，并对当前作战环境做出响应和调整。
然后，在通信传输方面，要构建优质、可靠、高效的网络通信平台，为各个作战单位之间建立畅通无阻的信息交流渠道，以及与后方指挥部等其他作战各方的通信互联。
最后，在指挥决策方面，要将上述采集、分析处理和通信传输等各环节汇总，通过人工智能算法和决策支持系统等手段，快速做出正确的指挥决策，并调度各个作战单元有效执行，以达到整个作战目标。
二、系统实现军事作战信息化指挥系统的实现，根据不同的作战环境和任务需求，需要综合运用军事技术、信息技术和网络技术等多种技术手段和产品进行实现。
在硬件方面，需要搭建现代化的军用计算机集群、网络设备和通信设备等，以及高清晰度的显示屏、智能感知设备和速度快捷的存储设备等。
这些硬件产品必须具备稳定、高效、高度集成等特点，以支持大规模的信息处理和多种复杂应用软件的运行。
在软件方面，需要开发、集成和优化各类作战和指挥系统软件，采用多模态人机交互技术，实现多种应用场景的定制需求。
如基于图像识别和处理的地形地貌智能分析软件，基于情报挖掘和处理的智能分析决策软件，基于云计算和大数据的作战指挥支持软件等。
决策支持系统三个主要部件——数据库、模型库和会话部件
决策支持系统三个主要部件—数据库、模型库和会话部件决策支持系统的信息可来自内源和外源。
决策支持系统本身包含有一些库，如数据库、模型方法库。
有时模型方法库分开为模型库和方法库。
决策支持系统当然应有信息处理器。
决策支持系统有两个接口，一个是与内源和外源相联的DSS输入接口；一个是DSS的输出接口。
由输出接口产生一些报告、模拟结果以及查询结果，用以支持决策的四个阶段，即情报阶段、设计阶段、选择阶段和评价阶段。
决策支持系统有三个主要部件，即数据库、模型库和会话部件。
由这三个部件联成整体，支持决策的制定。
根据决策的性质，决策支持系统对这三种部件有着特殊的要求。
下面我们就对决策支持系统对这三个部件的要求做些介绍。
决策支持系统大体上由以下三个部分组成:·对决策用的数据进行管理的决策数据管理子系统。
·决策知识、模型管理子系统。
·与用户进行对话、接收命令,提供决策结果的交互环境。
(l)数据库·支持记忆要有空间，要能保留中间结果，要有数据之间的联系，要能方便的触发。
·支持数据的压缩包括抽取、合并和汇总。
·变化细度，变化精度。
·宽的时间范围由过去现在将来，一般的计算机应用只有过去和现在。
·多源内源、外源和内源中的不同部门。
·公用或私有库不同的拥有者和不同的费用方式。
·集合运算能力基本的与、或、非和各种关系逻辑运算。
·和DSS其他部件有好的接口，和终端用户有好的接口。
现代的决策支持系统多用在原来的基层数据库的基础上，建立一个DSS专用数据库的方法。
其结构见图6.10。
由图6.10我们可以看出DSS数据库是由原来的内库基础数据库和外源数据库抽取数据，经过加工以后得到的综合数据组成的。
它可以满足快速的查询和显示的要求。
DSS数据库的优点是减少了I/O时间和计算时间，其缺点是数据冗余功能重复，还有取到的数据是非现实的，也即是由较早的原始数据加工而得到的数据。
军事作战路径规划的决策支持系统设计
军事作战路径规划的决策支持系统设计随着科技的不断发展，计算机技术已经在人们的生活中得到了广泛的应用，而在军事作战中，其作用更是不可或缺。
对于军事制胜而言，决策支持系统的设计显得尤为重要，因为对于大规模作战而言，路径规划无疑是其中最为重要的一环。
因此，在本文中，将探讨一下针对军事作战路径规划的决策支持系统的设计方法。
1. 系统背景军事作战中，作战人员的完美执行需要良好的作战路径设计和规划，其中，路径规划问题是一个经典的强NP完全问题，需要进行高效的求解。
在现实作战中，战场充满了不稳定因素，如地形限制，敌情掌握，任务需要等。
为此，在作战规划时对所有的变量进行预测和计算是不可能的。
因此，为确保指挥军事行动的高效性和精确性，必须建立一个实用的决策支持系统以提供帮助。
2. 系统需求决策支持系统设计需要集成以下几个方面的要求：2.1 规划需求根据战场上的敌友情况、地形条件和能力分析等，确定作战路径规划的基本需求。
2.2 数据需求军事行动需要有大量数据支持操作过程，并在操作中模拟和预测各种复杂的场景，例如任务时间和从会议总线中获取数据。
2.3 结构需求为了使决策支持系统的使用更加高效和清晰，后台操作和前台显示应该是分离的，其中的各种功能应该具备良好的可扩展、灵活性、控制性和适应性。
2.4 安全需求决策支持系统设计必须具备数据加密、安全存储和实时监控等安全保障，以保护军事行动过程中重要的隐私内容。
3. 系统设计开发决策支持系统的基本框架需要遵循以下原则：3.1 数据库设计从侧面保证了系统性能与数据管理效果。
在数据库中，应包含地理信息系统数据、频道模型数据、目标库检索查询结果数据和目标打击评论记录，以及作战数据。
3.2 信号处理系统决策支持系统可以根据不同的目标类型进行信号处理。
因此，信号处理系统需要收集加速度、速度、距离等数据，以分析敌情。
3.3 绘图模块绘图模块用于传输数据、作战计划和虚拟作战场景。
一个高质量的模块将提供完整的科学树节点，方便用户快速掌握场景情况。
军事作战决策支持系统研究
军事作战决策支持系统研究军事作战决策是军事领域的重要部分，也是高度复杂和危险的任务。
传统的手动决策方法很难适应现代化战争的多变和迅速，因此军事作战决策支持系统的研究变得尤为重要。
军事作战决策支持系统是指一种基于计算机科学、人工智能、信息技术等多学科涉及的系统，通过对军事指挥实时动态状态监控和控制，为指挥人员提供方便、快捷、准确、全面的决策支持服务。
其旨在将大量复杂的数据整合并展现，以支持指挥官进行高效、准确和及时的作战决策。
决策期间，军事作战决策支持系统可为指挥官提供可靠和实用的分析和解释，并能有效地支持指挥官进行针对性决策。
军事作战决策支持系统技术在全球范围内得到广泛应用和研究。
欧美国家在该技术研究方面领先，其研究主要包括多智能体、多模态知识融合、高性能计算机技术、虚拟现实等方面。
我国在该领域的研究也不断创新与发展，如在战场环境感知、多源数据挖掘、决策理论和技术等方面做出了重要进展。
军事作战决策支持系统研究的核心问题之一是如何有效地获取战场数据信息、分析和综合这些数据。
目前，人工收集数据已经不能满足全面的信息应用需求，因此要求从战争地形、气象条件、人员部署、军事行动情况等各个方面进行采集数据。
为保证信息获取的准确性和实时性，必须采用先进的网络技术、无线通信技术和传感器技术，将采集数据快速传输到中央预警和控制中心。
军事作战决策支持系统的另一个核心问题是如何支持高质量决策，系统在这方面的作用主要在于决策的管理、复杂信息的分析和预测、以及纷繁复杂的决策要求。
在制定决策时，系统可以根据数据和信息进行分析，提供专业且全面的决策建议，帮助指挥官快速获得更全面的信息，把重点放在思考和决策上。
此外，军事作战决策支持系统需具备可扩展性、可靠性、高可用性以及安全性等特点。
在扩展性上，系统应具有可拓展性和可配置性，以适应不断变化和更新的军事应用需求。
在可靠性上，系统应该具有稳定性和安全性，以确保系统的正确运行和数据的安全。
应急指挥与决策支持系统
通过部署各种传感器，实时监测环境、设施和人员状况，收集数据并传输至系统进行分 析。
物联网技术
将物理设备、车辆、建筑物等物品通过网络连接，实现信息交换和远程控制，提升应急 响应速度和效果。
大数据分析与挖掘技术
大数据处理
对应急指挥与决策支持系统产生的大量 数据进行高效存储、处理和分析，提取 有价值的信息。
• 应急指挥与决策支持系统的挑战与 解决方案
• 未来展望
01
应急指挥与决策支 持系统概述
定义与特点
定义
应急指挥与决策支持系统是一种集成了信息技术 、通信技术、地理信息技术等多领域的智能化系 统，旨在提高应急响应的速度和效率，为决策者 提供全面的信息和辅助决策支持。
集成性
系统集成了多种技术和信息资源，能够实现跨部 门、跨领域的协同工作。
应急指挥与决策支持 系统
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
汇报人：可编辑
2024-01-02
目录CONTENTS
• 应急指挥与决策支持系统概述 • 应急指挥与决策支持系统的核心功
能 • 应急指挥与决策支持系统的技术实
现
目录CONTENTS
• 应急指挥与决策支持系统的应用场 景
人工智能与机器学习
利用AI和机器学习技术，实现自动化预警、智能决策和快速响应 。
大数据分析
通过大数据分析，实时监测和预测突发事件，提高预警准确性和响 应速度。
物联网与传感器技术
利用物联网和传感器技术，实现全方位、多维度的信息采集和监控 。
系统集成与优化方向
多部门协同
加强各部门间的信息共 享和协同作战，提高整 体应急响应能力。
媒体传播
军队自动化指挥系统
军队自动化指挥系统引言概述：随着科技的不断发展，军队自动化指挥系统在现代战争中扮演着越来越重要的角色。
这种系统通过集成各种信息技术，能够实现指挥决策的快速、准确和高效。
本文将从四个方面详细阐述军队自动化指挥系统的重要性和功能。
一、信息集成与共享1.1 数据采集和处理：军队自动化指挥系统能够通过各种传感器和设备，实时采集各类战场信息，如敌方位置、气象情报等。
同时，系统还能对这些数据进行处理，提取实用的信息，为指挥决策提供依据。
1.2 信息共享和传输：通过军队自动化指挥系统，各级指挥员可以实现信息的共享和传输。
这样，不同部队之间可以及时了解对方的动态，实现战场信息的共享，提高指挥决策的准确性和及时性。
1.3 战场态势感知：军队自动化指挥系统能够通过数据分析和模型推演，实现对战场态势的感知。
指挥员可以通过系统的展示界面，直观地了解战场的动态变化，从而做出更加科学的指挥决策。
二、指挥决策支持2.1 指挥信息管理：军队自动化指挥系统能够对各类指挥信息进行管理，包括任务分配、指令下达等。
指挥员可以通过系统进行信息的录入、查询和分析，提高指挥决策的效率和准确性。
2.2 指挥决策辅助：军队自动化指挥系统通过数据分析和模型仿真，能够为指挥员提供决策辅助。
系统可以根据战场信息和指挥员的需求，自动生成各类决策方案，并进行评估和比较，为指挥员提供参考。
2.3 指挥人员协同：军队自动化指挥系统能够实现指挥人员之间的协同工作。
通过系统，不同指挥员可以实时共享信息、沟通指令，提高指挥决策的一致性和协同性。
三、作战指挥与控制3.1 指挥调度管理：军队自动化指挥系统能够实现对作战力量的调度和管理。
指挥员可以通过系统对部队的位置、状态进行实时监控，并进行指挥调度，提高作战效率和战斗力。
3.2 火力打击指挥：军队自动化指挥系统能够对火力打击进行指挥和控制。
指挥员可以通过系统对火力资源进行管理和调度，实现对敌方目标的精确打击，提高火力打击的效果。
军队信息化构建高效指挥决策体系的关键
军队信息化构建高效指挥决策体系的关键随着科技的不断发展，信息化已经广泛应用于各个领域，军队也不例外。
军队信息化的目标是构建高效的指挥决策体系，以提升作战能力和战斗力。
本文将就军队信息化构建高效指挥决策体系的关键进行探讨。
一、建立完善的信息采集体系信息化建设的第一步是建立完善的信息采集体系。
军队通过使用现代化的通信设备和信息系统，实现对海量信息的采集和存储。
各种传感器、无人机等先进设备的运用，使得军队能够快速获取到各种类型的情报信息，从而为决策制定提供有效的依据。
二、构建高效的信息传输网络军队信息化的关键之一是构建高效的信息传输网络。
快速、稳定的信息传输是指挥和决策的基础。
通过建设互联网、军事通信网络等技术手段，实现军区、部队、指挥机关之间的快速信息传输，确保指挥决策能够及时有效地实施。
此外，还需要保障信息传输的安全性，采取加密等措施，防止信息泄露和被窃取。
三、数据挖掘与分析技术的应用为了更好地利用海量的战场信息，军队需要运用数据挖掘与分析技术。
通过对战场信息进行分析，能够发现规律和趋势，为军队指挥决策提供智能化支持。
例如，通过分析历史数据，可以预测敌方的行动意图，从而制定更加合理的作战计划。
四、建立决策支持系统决策支持系统是军队信息化构建高效指挥决策体系的核心。
通过使用专门的软件和算法，决策支持系统能够对战场情报数据进行实时分析和处理，提供科学的决策建议。
决策支持系统可以根据不同的需求，为指挥员提供多种决策方案，并对各种方案进行模拟评估，以找到最佳方案。
五、人员培训与信息安全军队信息化的建设还需要注重人员培训和信息安全。
只有军队人员掌握了信息化设备和系统的使用技能，才能更好地发挥信息化的作用。
同时，信息安全也是一个关键问题，军队需要建立健全的信息安全体系，加强对信息泄露和网络攻击的防范。
总结起来，军队信息化构建高效指挥决策体系的关键包括建立完善的信息采集体系、构建高效的信息传输网络、应用数据挖掘与分析技术、建立决策支持系统以及加强人员培训和信息安全。
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军事指挥综合决策支持系统周春华，吴亚锋，姚世军，陈楚湘（解放军信息工程大学理学院，河南郑州 450001）摘要：本文研究了军事指挥综合决策支持系统的设计，综合运用了数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等新的决策支持技术，通过建立数据仓库来存储海量战场信息（包括历史信息和实时信息），用联机分析处理、数据挖掘等技术来获取作战知识、作战规则及影响战争胜负的关键信息，为指挥员做出科学决策提供辅助。
关键字：军事指挥；决策支持系统；军事指挥综合决策支持系统1 引言国防安全是国家稳定发展的前提，更是国家自主对外的保障，国防安全的重要性事关国家所有事务。
筑牢国防，就必须发展军事，军事势力是国防安全的重要支撑，是维持国家和平稳定发展的重要保障，更是不受外国武力侵犯的军事威慑。
所以，军事现代化在国家发展中占据着重要位置。
军事现代化，不仅是武器装备的现代化，也是作战指挥决策方式的现代化。
在当代，科学技术的快速发展以及在军事领域的大量应用，使武器装备更趋智能化、信息化。
但是要想取得一场战争的胜利，仅仅依靠武器装备的现代化而不强调作战指挥方式的现代化，显然是不切实际的。
因为没有现代的作战指挥决策方式与现代化的武器装备协同，很可能在作战信息的获取、去伪处理、作战决策、战机把握等一个或多个环节失利，从而使先进的武器装备变聋变瞎，成为对手的靶子。
作战指挥决策方式的现代化成为急待解决的问题。
剖析现代战争，科学技术的大量应用，信息战成为主流的战争形态，信息优势成为克敌制胜的关键。
作战双方不仅要展开常规方式的体系对抗，同时还要围绕信息优势的争夺，展开一道全新领域的体系对抗——电磁对抗（即第五维战场对抗）。
战争过程中，无时无刻不存在着电磁侦察与反侦察、电子干扰与反干扰、电磁欺骗与反欺骗。
如此复杂电磁环境下，战场信息具有了新特点：①各种侦察手段的使用，使战场信息海量、多维、动态；②电磁干扰、欺骗等手段的使用，使战场信息不完整、不确定。
决策支持系统（DSS，Decision Supporting System）[1,2]，是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，针对半结构化、非结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。
该系统能够为决策者提供决策所需的数据、信息和背景材料，帮助决策者明确决策目标和进行问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确决策提供必要的支持。
针对战场信息和决策支持系统的特点，本文设计了军事指挥综合决策支持系统（military command integrated decision support system，MCIDSS），用数据仓库存储海量战场信息（包括实时信息和历史信息），用联机分析处理及数据挖掘等技术处理数据，为指挥员提供快速、准确的作战决策辅助。
2 MCIDSS 的设计2．1 系统设计的基础决策支持系统在国内的发展虽然几经波折，但仍在许多的领域内有着成功的应用，比如：军事指挥、商品销售、高校管理等等[3-8]。
决策支持系统在军事指挥领域早有应用，只是早期的军事指挥决策支持系统结构简单，应用范围十分有限。
军事指挥综合决策支持系统，是决策支持系统在军事指挥领域的应用，它以决策支持系统为基础，采用决策支持系统的基本结构，如图1所示。
随着科技的发展，科学技术在军事中的大量应用，信息战、信息化作战、信息化战争等全新战争形态出现并成为现代战争的显著形态，早期的军事指挥决策支持系统已越来越不能满足现代战争的需要，为此，结合现代战争的特点，应用数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等新的决策支持技术，构建军事指挥综合决策支持系统。
2． 2 MCIDSS 的总体设计军事指挥综合决策支持系统融合了数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等新的决策支持技术。
数据仓库能够对各类战场信息进行存储与综合，联机分析处理对海量战场信息多维分析处理，供指挥员多维观察分析数据，数据挖掘则对数据仓库中的数据进行分析处理，发现潜在的作战规则和作战知识艺术，丰富军事知识库中的内容，提供更多的决策支持，保障决策的准确实用性。
模型库对诸多广义模型进行组合，以最科学的方式辅助决策。
各部件相互协作，构成综合决策支持系统[1]。
系统总体设计结构如图2所示。
图1 军事指挥决策支持系统结构图图2 MCIDSS的总体结构图2．3MCIDSS的工作流程军事指挥决策支持系统的作用是为指挥员提供科学、快速、有力的决策支持。
其工作流程可简述为：系统把作战时各种侦察方式获取的情报信息（包括敌方作战企图、作战样式、行动部署等各类情报信息）、上级指挥息等等经过数据初步分析、融合处理，存入各类数据库中，各类数据库再通过数据过滤，集成转入数据仓库（数据仓库还包括历史数据信息，比如以往战争数据信息，非战时侦测作战方的军事情报信息等等）。
数据仓库对各类信息数据按其决策主题重新组织，再经过联机分析处理、数据挖掘等一系列操作，供指挥员多维地观察分析数据，并通过人机交互，发现战场关键信息和潜在的知识、规则。
形成科学的作战信息，下达作战指令，且实时观察指挥对象的信息反馈，及时作出相应地调整，直到作战任务的完成。
其工作流程如图3所示。
3 MCIDSS系统分析军事指挥决策支持系统，综合运用了数据仓库，联机分析处理和数据挖掘等新的决策支持技术，较传统的决策支持系统，技术特性更加突出，科学性，易学易用等特性更进一步，在军事指挥领域的作用将会越来越为显著。
3．1数据仓库在系统中的作用3．1．1数据仓库数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持指挥管理的决策制定过程，数据仓库又是一种管理技术，旨在通过通畅的、合理的、全面的信息管理，达到有效的决策支持[9]。
数据仓库具有以下特点：①数据仓库是面向主题的，决策主题是数据分类的标准，每个主题基本上对应一个宏观的分析领域。
② 数据仓库是集成的，数据进入数据仓库之前，必须经过加工与集成，对不同的 数据来源进行数据结构与编码的统一，统一原数据中的所有矛盾之处。
③ 数据仓库是稳定的。
数据仓库中包括着大量的历史数据，数据集成进入数据仓库后，是极少或不更新的。
④ 数据仓库是随时间变化的，数据仓库中的数据时限是5到10年，故数据的键码包含着时间项，标明数据的历史时期，这适合DSS 进行时间趋势的分析。
⑤ 数据仓库中的数据量很大。
通常的数据仓库的数据量为10GB 级，相当于一般数据库的100倍，大型的数据仓库数据量更大。
⑥ 数据仓库软、硬件要求较高。
需要一个巨大的硬件平台，需要一个并行的数据库系统。
图3 MCIDSS 的工作流程图结合现代战争实际，信息化战争中，各种侦察手段的使用，会在短时间内收集大量情报信息，数据仓库大的存储空间可使战场情报信息快速完整存储，并运用一系列技术措施分析评估，识真判伪，为决策分析服务。
当然，数据仓库的数据并非大量数据的堆积，而是按决策主题重新组织。
数据仓库中数据可分为基本数据、历史数据、综合数据和源数据，可提供多种辅助决策信息。
3．1．2数据仓库的设计在军事指挥综合决策支持系统中，结合军事情报信息数据量巨大的实际，系统中数据仓库采用星型雪花型模型。
星型雪花型模型同其它几种模型（星型、雪花型）一样，都是以事实为中心，只是区别在星型雪花型模型的外围维表可再扩展成为事实表与维表。
星型雪花型模型由两种类型的表构成：事实表和维表。
事实表中的信息用于查询，维表可再扩展成事实表和维表[10]。
其相互关系可详见图4。
采用星型雪花型模型的优势有二：一是建模方便，易于指挥员理解；二是比较贴近战场情报信息数据实际，不仅数据量巨大，且需要对其进行多维的、详细的分析处理。
经分析，军事指挥决策支的持系统中数据仓库事实表主要包括：敌方情况信息、我方情况信息、友临情况信息、作情区域地形、民俗情况信息、气象信息等等。
事实表又分为多个维表，简单举例如下：①敌方情况维表，包括敌方兵力部署、武器配置、反应能力、机动能力、电磁能力等。
②我方情况维表，包括兵力部署、武器配置、反应能力、机动能力、情报获取能力、电磁能力，官兵战斗力等。
③友军情况维表，包括友军兵力情况、友军作战任务情况、友军机动能力、友军支援行动可能路线等。
④作战区域地形、民俗情况维表，包括作战区域山川情况、河流情况、植被情况、民风民俗情况等。
⑤气象情况维表，包括晴雨情况、风力、温度、湿度等。
另外敌方情况维表、我方情况维表、友邻情况维表又可继续细分，不再一一详述。
具体结构如4所示。
军事指挥信息数据仓库的建立，有效地集中战场信息数据，再经过数据的抽取、清洗、转换，加载为统一的、随时可用的信息，供指挥员分析、决策。
同时还可结合联机分析处理和数据挖掘工具，对情报信息进行进一步地加工处理。
3．2 联机分析处理联机分析处理是以战场信息数据仓库为基础的数据分析处理，它有两个特点：一是在线性，体现为对指挥员请求的快速响应和交互式操作，它的实现是由客户机/服务器这种体系结构来完成的；二是多维分析，可以实现指挥员对战场数年据信息的多维分析，这也是联机分析处理的核心所在[1]。
联机分析处理又是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。
这些信息是从原始数据转换过来的，按照指挥员的理解，反映了战争形态的方方面面。
联机分析处理的简单定义是共享多维信息的快速分析，它体现在以下4个主要特征：①快速性。
用户对联机分析处理的快速反应能力有很高的要求，系统应能在五秒内对用户的大部分分析要求作出反应，如果终端用户在三十秒内没有得到系统的响应，则会变的不耐烦，影响分析的热情。
②可分析性。
联机分析处理系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析，尽管系统需要一些事先的编程，但并不意味着系统事先对所有的应用都定义好了。
③多维性。
多维性是联机分析处理的关键属性，系统必须提供对数据分析的多维视图和分析，包括对层次维和多重层次维的完全支持。
④信息性。
不论数据量有多大，也不管数据存在何处，联机分析系统应能及时的获取信息，并且管理大量的信息。
联机分析处理的四个典型特征都非常适合战场数据信息实际，特别是快速性、可分析性、多维性都是迅速分析决策，争取有利战机的关键所在。
3．3 数据挖掘数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。
它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。
数据挖掘的过程也叫知识发现，它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。
数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。