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基于RF-GLR组合机器学习算法的防空体系能力指标挖掘方法研究
被引量：
3
1
作者
姚晓毅
郭圣明
+1 位作者
胡晓峰
杨镜宇
《指挥与控制学报》
2015年第3期269-277,共9页
防空作战体系具有自适应性、涌现性、不确定性等典型复杂性特征,传统基于树状分解的专家指标选取方法无法客观、准确地描述防空体系能力.以基于武器装备体系仿真床设计的防空体系作战实验为基础,构建随机森林和广义线性回归算法相组合...
防空作战体系具有自适应性、涌现性、不确定性等典型复杂性特征,传统基于树状分解的专家指标选取方法无法客观、准确地描述防空体系能力.以基于武器装备体系仿真床设计的防空体系作战实验为基础,构建随机森林和广义线性回归算法相组合的机器学习模型(RF-GLR).对仿真实验数据进行深度挖掘,得到"防空威胁指数"这一反映防空体系作战能力的体系指标,并通过实验数据比对方法验证指标在描述"整体、动态、对抗"条件下体系能力的有效性,并进一步演示了防空威胁指数在作战任务预测和体系实时监测的可行性.RF-GLR组合机器学习算法为实现体系指标的科学选取和体系能力的客观评估提供一套可行的途径,为信息化条件下的防空体系作战提供决策依据.
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关键词
防空体系
体系指标挖掘
rf
—
glr
模型
涌现和
防空威胁指数
下载PDF
职称材料
题名
基于RF-GLR组合机器学习算法的防空体系能力指标挖掘方法研究
被引量：
3
1
作者
姚晓毅
郭圣明
胡晓峰
杨镜宇
机构
国防大学信息作战与指挥训练教研部
出处
《指挥与控制学报》
2015年第3期269-277,共9页
基金
国家自然科学基金(61273189
71401168
+3 种基金
61174156
61403401
U1435218
61374179)资助
文摘
防空作战体系具有自适应性、涌现性、不确定性等典型复杂性特征,传统基于树状分解的专家指标选取方法无法客观、准确地描述防空体系能力.以基于武器装备体系仿真床设计的防空体系作战实验为基础,构建随机森林和广义线性回归算法相组合的机器学习模型(RF-GLR).对仿真实验数据进行深度挖掘,得到"防空威胁指数"这一反映防空体系作战能力的体系指标,并通过实验数据比对方法验证指标在描述"整体、动态、对抗"条件下体系能力的有效性,并进一步演示了防空威胁指数在作战任务预测和体系实时监测的可行性.RF-GLR组合机器学习算法为实现体系指标的科学选取和体系能力的客观评估提供一套可行的途径,为信息化条件下的防空体系作战提供决策依据.
关键词
防空体系
体系指标挖掘
rf
—
glr
模型
涌现和
防空威胁指数
Keywords
air defense SoS, SoS capability indices mining,
rf
-
glr
model, emergent summation, air defense threatindex
分类号
E926.4 [军事—军事装备学]
TP181 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RF-GLR组合机器学习算法的防空体系能力指标挖掘方法研究
姚晓毅
郭圣明
胡晓峰
杨镜宇
《指挥与控制学报》
2015
3
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