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“现在,我们的任务是,通过这些数据,初步判断:第一,蓝军的主要集结地域和可能的进攻方向;第二,其指挥所的大致方位区间;第三,其后勤体系中最脆弱的环节。”
张教授提出了问题,然后开始讲解数据分析的基本原理、常用算法和模型。
他讲得深入浅出,从数据清洗、特征提取,到关联分析、模式识别,引用了不少专业术语和数学工具。
台下的国防生们大多听得认真,不时低头记录。
然而,对于李振、王涛这种更多依赖实战经验和直观判断的野战军官来说,这些内容就显得有些晦涩难懂了。
王涛听得直挠头,低声道:“我的妈呀,这又是傅里叶变换又是聚类分析的……感觉比英语还催眠。”
李振也皱着眉:“道理是这么个道理,可真到战场上,哪有时间给你搞这么复杂的计算?”
刘斌倒是能跟上思路,但也在努力消化那些数学模型。
张教授讲完理论,开始进行实际操作演示。
他运用软件工具,对那堆庞杂的数据进行筛选、计算和可视化呈现。
随着他的操作,屏幕上纷乱的数据开始呈现出一定的规律,一些异常点和关联性被逐步挖掘出来。
“大家看,通过对机动轨迹数据的聚类分析,我们可以发现,这几个区域的车辆回传信号异常密集且规律,结合地形判断,很可能是蓝军的预设集结地域。”
“再看通讯信号频谱特征,这个频段的信号在特定时间段异常活跃,且具有短时、高强度的特征,符合指挥通讯节点的模式,结合信号源定位,可以大致圈定其指挥所的可能区域……”
“后勤补给数据流显示,通往C区域的运输线路负荷远高于其他方向,且多次出现临时变更路线的情况,表明该区域可能物资消耗巨大或补给困难,是其后勤链条上的一个潜在弱点……”
张教授的演示逻辑清晰,推导过程严谨,引得台下不少国防生频频点头,露出钦佩的神色。
演示告一段落,张教授环视教室,准备找学员谈谈看法。
他的目光扫过后排,忽然定格在了苏寒身上。
显然,他也认出了这位学校里的新晋“名人”。
“后排那位同学,对,就是苏寒同志。”
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