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定量分析切莫忽视“精度”

http://jczs.sina.com.cn 2006年03月02日 14:47 中国国防报

  近年来,定量分析在军事领域中受到人们的普遍重视,在推进军事理论与实践向纵深发展的过程中,发挥着越来越重要的作用。当然,由于军事特别是战争领域本就存在着不可避免的“盖然性”,因而,军事领域中的定量分析也是有一定“误差”的,做到“毫厘不差”是不可能的。不过在实际运用过程中,一些同志却偏离重心搞概略瞄准,使定量分析的“误差率”大增。具体表现在:一是实验数据、分析“样本”不足。定量分析必须基于一定的样本,数据收集不够,样本过少,自然反映不出隐藏的规律,定量分析就没有充足的依据。而我们有些同志在进行定量分析时,往往忽视了这一点。比如,有的战法、武器装备只试验过一二次,就总结出规律并运用于定量分析,由此得出的结论显然可信度不高。二是模型、数学公式生硬拼凑。模型是在事实基础上的抽象,建立模型必须忠于原始对象,考虑到多种因素。而在实际的定量分析过程中,一些同志针对仅有的少量作战实验数据,生硬拼凑模型和数学公式,产生的误差自然超出了合理限度。三是分析方法、理论滞后。阿富汗战争后,美军总结没有抓住恐怖头目本·拉登的教训之一,就是相关数据分析方法的落后,缺乏在海量数据中抓住关键信息的有效分析方法。显然,定量分析仅靠以前的算平均数、求百分比已远远不够,需要借助更先进的数据分析方法,比如数据挖掘、专家系统、神经网络分析方法等。但目前实际使用的,多数仍然是传统的做法。即使有较为先进的方法也多停留在书本上,不能很好地运用于实践。这自然也影响到了定量分析的准确性。

  上个世纪80年代末,美军采用定量方法研究军事问题得到蓬勃发展,但同时也出现了模型数量急剧膨胀,精度难以保证的问题。鉴此,上世纪90年代初,美军开始成立规划全军的模拟中心,采取众多措施保证定量研究的精度。比如,建立多元模型和广泛收集数据。美军要求条件不同,模型的建立也应有所区别。比如,一辆坦克在战役作战模拟和战术级作战模拟中的模型必须区分开来。为了获取有用数据,美军作战模拟部门还经常派出数据收集员,跟随作战部队获取现场的演习、训练、作战数据;运用前沿理论标准化建模。在模型的构建上,美军发挥国家模拟中心的指导作用,推行标准化建模,并使用以非线性系统分析为主要特色的系统复杂性分析理论、战场动态学、自适应性理论等,不断提高定量分析的可靠性;依靠科学的定量分析方法。针对传统的数据分析工具很难进行深层次的处理,美军广泛采用先进的数据分析方法。比如,用指数法分析诸如“人的技能、指挥效能”等相关数据,用模糊分析方法、试探性分析方法分析数量级维数比较小的数据,用数据泛化分析较高层次的数据等,拓展了定量分析的路径。

  由上可见,我们一些部队目前在运用定量分析法研究战争理论和实践问题上存在的偏差和不足,已影响到分析研究的正确性,甚至比定性分析还难以反映问题的实质。要解决这一问题,除要克服思想认识上的误区外,还应抓好以下几点:

  广泛获取数据。军事问题作为一个复杂巨系统,包含着许多分支。这些分支相互影响和决定着系统的变化方向。正确求得这些量的数据资料,以及它们相互联结的数据关系,才能有助于问题的解决,并增强定量分析的准确性。因而,我们要摆脱以往那种低层次、单方向的数据获取模式,从战略、战役、战斗层次,陆、海、空、天、电等多维领域,全面收集各种数据,并注重对关联数据的获取,为定量分析准备高质量的原始数据。

  创新定量分析方法。方法手段科学,才能保证定量分析结果准确可靠。面对

信息化战场浩如烟海的数据群集,必须运用不同的数据分析方法才能充分挖掘暗藏的海量信息。如,作战单元的性能数据非常讲求精确性,就必须用准确的数学方法分析;战略态势、人的精神状态等数据经常处于变化之中,也需要保留它们的动态性质,因而可采用模糊等理论去分析。

  以事实数据为出发点。定量分析是基于事实数据的推导,原始数据真实,结果才会可信。因此,要从事实数据出发,保证定量分析过程引用数据的真实性、实时性和公正性。即:引入的数据要反映客观情况,数据的收集要注意对象的发展变化,数据不带入主观因素。只有在保证了数据的本原性质之后,才能得到符合客观事实的结果,精确指导战争实践。

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