张 祥，陈 军，余士龙，吴晨阳，许向运

(1.94995部队，如皋 226500；2.95631部队，泸州 646000)

0 引言

随着计算机技术的高速发展，信息数据量呈现出几何倍数增长。如何从海量数据中有效地提取有用信息，一直是数据挖掘技术的目的所在[1]。20世纪80年代末发展起来的数据挖掘技术，就是从大量不完全的、有噪声的实际数据中，提取潜在有用的信息和知识的一种技术手段。在飞行气象保障领域，为了能够更好地满足飞行任务的需求，需要综合衡量各类快速变化的气象要素的影响。由于飞行员在飞行水平、飞机性能等各个方面存在着一定的差异，因此，不同气象要素对飞行时间的长短有着明显影响。文章将决策树算法引入气象要素分析过程中，决策树算法主要用来对研究数据进行预测与分类，是目前应用最为广泛的一种数据挖掘算法[2，3]。通过ID3决策树算法对气象信息进行充分挖掘，找到对飞行时间长短影响较大的分类规则，用于分析飞行的进展情况，从而提出针对性建议，使飞行保障质量得到提高。

1 ID3算法的构造

ID3决策树是一种经常使用的分类方法，其利用一种类似流程图的树结构进行预测分类建模，将核心问题的搜索空间分为若干个不同的子类[4]。树的节点是样本的属性，属性的取值为树的分支。决策树的产生是对大量样本的属性进行分析归纳的结果[5]。应用此种方法自顶向下地建造一棵树对分类过程进行建模，便可以将数据进行有效地集中并得到分类结果。……