“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。”
张教授直接点了名，“听说你昨天在陈教授的战争指挥课上一鸣惊人，陈教授对你青睐有加。”
“现在，我也很想看看，你对我这门课，是不是也有不一样的见解。
“刚才，你也听了我的讲解和演示，结合你自身的经验，你对这种基于数据的战场态势研判方法，有什么直观的感受或者疑问吗？”
唰！
几乎整个教室的目光都再次聚焦过来。
很多国防生都兴奋起来，想听听这位传奇兵王对“高科技”的看法。
李振三人也看向苏寒，心里捏了把汗。
这数据分析和苏寒之前展现的特长领域差别有点大，他们担心苏寒万一说不上来，或者提出比较“外行”的问题，会折了面子。
苏寒站起身，神色平静，并没有直接回答感受，而是目光投向大屏幕上那些已经被初步处理过的数据图表，缓缓开口：
“张教授的分析方法和结论非常专业，也很有启发性。”
“不过，如果是在实战环境下，面对这些原始数据，我可能会优先关注几个容易被模型忽略的‘细节’。”
“哦？哪些细节？”张教授来了兴趣，身体微微前倾。
苏寒走到教室侧面的空白黑板前，拿起粉笔，一边画一边说：
“比如，机动数据中，这些看似无序的、小股单位的零星机动轨迹。”
他在黑板上画出几条散乱的线，“模型可能会将其视为噪声过滤掉。但如果结合他们出现的时间点，以及其轨迹终点往往指向我军可能的侦察盲区或侧翼，我认为这更可能是蓝军派出的前沿侦察或警戒分队。他们的活动规律，反而能更早地揭示蓝军主力的真实意图和主要进攻轴线。”
他又指向通讯数据中的某个频段：“这个低频、低强度的持续背景信号，模型可能判定为环境干扰。但它的信号源位置，始终紧跟着蓝军那个疑似指挥所的信号群移动，且强度稳定。”
“在复杂的电磁对抗环境下，这种看似不起眼的、可能用于底层单位间保持静默联络的‘心跳信号’，其稳定性有时比高强度的主通讯信号更能可靠地指示核心节点的位置。”
最后，他点向后勤数据中几个微小的波动：“这几处运输量的瞬时陡增，又快速回落，模型可能归因于数据误差。但它们发生的时间，恰好对应了蓝军几次小规模的试探性攻击之后。”
“这或许说明，蓝军的后勤补给对前线部队的即时消耗反应非常敏感，其后勤指挥系统可能存在‘微操’习惯，或者其物资储备临界点比我们预估的要低。这可以作为我们后续进行后勤破袭战的重要参考。”
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