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毕业设计-导弹仿真数据挖掘分析系统设计，共67页，28174字，附外文翻译、答辩PPT
摘 要
随着信息技术的迅速发展，特别是数据库技术和计算机网络的广泛应用，企业拥有的数据量急剧增大。在大量的数据与信息中，蕴藏着企业运作的利弊得失，若能够对这种海量数据与信息进行快速有效的分析与处理，就能从中找出规律和模式，获取所需知识，帮助企业更好地进行企业运筹决策。
知识发现就是从大量的数据中抽取以前未知并具有潜在可用的模式，数据挖掘则是组成知识发现的重要环节。如何从大规模的数据中发掘深层次的知识和信息，而不仅仅是数据表面的信息，已经成为众多领域的研究热点。
而在导弹仿真过程中，所涉及的数据量非常大，如马赫数、俯仰角、偏航角、滚转角等，而且数据之间的关系非常复杂，各个数据对导弹的作用以及影响都不相同，很难直观的理解各个数据对导弹的作用。所以需要根据各个数据的性质以及对导弹的影响，进行数据挖掘，建立导弹仿真系统模型，分析各个数据之间的关系，以及数据变化后对导弹运动的影响及影响程度。
本文主要介绍决策树算法和聚类算法的算法原理，算法结构以及在仿真数据中的应用，同时通过应用决策树算法和聚类算法对区域与参数分布特性分析、导弹气动外形设计分析这两个实例的研究及分析，确定了数据挖掘在导弹仿真数据中的应用价值。另外，本文所设计的导弹仿真数据挖掘分析系统可以直观的显示出这些数据对导弹运动的影响，分析出这些数据之间的关系。
关键词：数据挖掘，决策树算法，聚类算法，导弹仿真分析

ABSTRACT
With the rapid development of information technology,especially the wide use of database and network,data increase abundantly,in which lies vitally important things to the corporation.If we can analyze the considerable data and information effectively,the rules and models and knowledge will be found,which we can use to aid company to make its strategy and marketing plan.
Knowledge discovery is defined to abstract previously unknown and potentially useful models from a large amount of data,and data mining is an important component in the procedure of knowledge discovery.It has been becoming hot spots in many fields how to obtain not only the superficial information but also the underneath one from a large scale of data.
In the missile simulation process,involving a very large amount of data,such as Mach number,pitch angle,yaw angle,roll angle,etc.,but the relationship between the data is very complex,the role of the individual data and the impact of the missile are not the same difficult intuitive understanding of the role of individual data on missiles.According to the nature of the respective data of the missile,data mining,building a missile simulation system model to analyze the relationship between the individual data,the data after the change of movement of the missile,and effect sizes.
This paper describes the decision tree algorithm and clustering algorithm algorithm,algorithm structure,and the simulation data application;apply decision tree algorithms and clustering algorithms and parameters for regional distribution characteristics of the missile aerodynamic design and analysis of these two instances research and analysis,data mining to determine the missile simulation data in the application.The design of this missile system simulation data mining analysis of these data in an intuitive display of missile movement, analyze the relationship between these data.
Keywords: data mining , decision tree algorithm , clustering algorithm , missile simulation

目 录
第一章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 研究内容和实现目标 2
1.4 论文结构 3
第二章 数据挖掘 4
2.1 数据挖掘的数据准备 4
2.2 数据挖掘的方法和相关模型 4
2.3 数据挖掘的步骤 5
2.4 进行数据挖掘应该注意的问题 6
2.5 数据挖掘的典型应用领域 6
2.6 数据挖掘的体系结构 7
2.7 本章小结 8
第三章 数据挖掘算法 9
3.1 决策树算法 9
3.1.1 决策树算法 9
3.1.2 决策树算法的基本思想 10
3.1.3 决策树构造 11
3.1.4 决策树算法的应用 11
3.2 聚类分析算法 12
3.2.1 算法原理 13
3.2.2 EM聚类分析 14
3.2.3 k-means聚类分析 14
3.2.4 算法要求 15
3.3 本章小结 17
第四章 导弹仿真数据分析 18
4.1 导弹仿真数据 18
4.2 区域与参数分布特性分析 18
4.2.1 仿真数据背景 18
4.2.2 数据挖掘过程 19
4.2.3 数据挖掘结果 21
4.3 导弹气动外形设计分析 26
4.3.1 仿真数据背景 26
4.3.2 数据挖掘过程 28
4.3.3 数据挖掘结果 29
4.4 本章小结 32
第五章 导弹仿真数据挖掘系统设计 33
5.1 导弹仿真数据挖掘系统概述 33
5.1.1 导弹仿真数据挖掘模块 33
5.1.2 导弹仿真数据的数据挖掘 33
5.1.3 导弹仿真数据的数据挖掘功能分类 33
5.1.4 导弹仿真数据挖掘系统概述 34
5.1.5 导弹仿真数据挖掘系统组成 35
5.2 数据导入/准备模块 35
5.2.1 仿真数据介绍 35
5.2.2 柔性概念模型构建工具子模块详细设计 37
5.2.3 数据导入前后的对应关系 39
5.3 数据显示子模块 39
5.3.1 树型结构分析及设计 39
5.3.2 用户界面设计 41
5.3.3 数据库设计 42
5.4 数据挖掘模块 42
5.4.1 数据挖掘功能 43
5.4.2 数据挖掘向导 43
5.4.3 挖掘结果查看 48
5.4.4 数据库设计 53
5.5 本章小结 53
第六章 全文总结 54
参考文献 55
致 谢 57
毕业设计小结 58

研究内容和实现目标
本文的主要研究内容为导弹仿真数据挖掘分析系统开发，核心内容为：
1.深入理解数据挖掘的概念和在实际中的应用价值，探索其在导弹仿真中应用的可能性和合理性。
数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据挖掘有知识的过程。
数据挖掘在实际中的应用包括针对生物医学和DNA数据分析的数据挖掘、针对金融数据分析的数据挖掘、零售业中的数据挖掘、电信业中的数据挖掘以及科研方面的数据挖掘，所以它的应用价值很大，通过研究，数据挖掘在导弹仿真中的应用是可行的。
2.了解SQL Server 2008强大的数据挖掘功能，深入研究SQL Server 2008的数据挖掘算法原理，并能应用SQL Server 2008提供的数据挖掘流程进行数据挖掘。
SQL Server 2008的算法包括贝叶斯算法、决策树算法、时序算法、聚类算法、关联规则算法、神经网络算法等。
应用SQL Server 2008提供的数据挖掘流程进行数据挖掘步骤分为：
1)用数据挖掘客户端导入数据；
2) 数据浏览和准备；包括用浏览数据工具离散数据，合并多个含义，去掉不合逻辑的值以及配平数据。
3) 建模；分为基于任务的建模和数据挖掘客户端中的高级建模。
4) 准确性和验证。
3.通过分析导弹仿真数据，设计开发针对导弹仿真数据的挖掘系统。
通过分析，导弹仿真数据挖掘分析系统是应用SQL Server 2008平台的相关算法对数据进行处理以及对结果的输出；数据处理时，包括数据采样，数据导入，数据集成和处理，数据分析以及结果的输出。
软件开发内容为采用图形界面和对话框方式[5]，完成数据传输，数据存储，数据处理，算法仿真，图形绘制，结果显示与分析功能。要用到数据库、算法设计与仿真软件、图形绘制软件、数据分析软件等工具。

论文结构
本论文的结构安排：
第一章：介绍了论文的背景及数据挖掘在国内外的研究现状，提出本课题研究的目标和现实意义。确立了本论文的研究内容与方向。
第二章：介绍了数据挖掘的基本概念，挖掘过程所需做的工作以及应注意的问题等。
第三章：详细介绍了数据挖掘的几种主要算法，决策树算法，聚类应用算法，包括算法原理，算法结构及在仿真数据中的应用。
第四章：应用决策树算法和聚类算法对区域与参数分布特性分析、导弹气动外形设计分析这两个实例的研究及分析，确定了数据挖掘在导弹仿真数据中的应用。
第五章：本章主要包括系统的总体设计阶段即概要设计阶段、系统的详细设计阶段。
第六章：结束语。总结了论文的主要结论，并说明了还需要进一步开展的工作。