车先明
- 作品数：2 被引量：28H指数：2
- 供职机构：解放军理工大学工程兵工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：军事自动化与计算机技术更多>>
- 基于粗糙集和贝叶斯网络的作战效能评估被引量：5
- 2011年
- 针对部队作战不确定因素多、建模复杂的特点,提出一种作战行动效能的评估模型。运用粗糙集理论除去冗余的评估指标,降低朴素贝叶斯分类器的时空复杂度。给出该模型的评估算法步骤,通过贝叶斯网络的参数学习,将不同数据类型的评估指标统一在类条件概率分布中,既保证了评估的客观性,又较好地表达出作战过程随机性的特点。实例研究表明,将该方法用于作战行动效能的评估是可行的。
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- 关键词：粗糙集朴素贝叶斯分类器
- 基于支持向量机的部队作战效能评估被引量：23
- 2011年
- 随着信息化战争复杂性与不确定性的增加,对部队作战效能的评估提出了更高要求。在分析支持向量机和增强最简半自治适应性作战神经网络仿真工具箱(enhanced irreducible semi-autonomous adaptive combatneural simulation toolkit,EINSTein)特点的基础上,建立了基于支持向量机的部队作战效能评估模型,完成从评估指标到作战效能值的非线性映射。在一定作战想定背景下,结合EINSTein系统产生的仿真数据对模型进行了验证。仿真结果表明,与误差反向传播神经网络(back propagation neural networks,BPNN)相比,基于支持向量机的效能评估模型能够降低人为因素的影响,更准确地评估部队作战效能,是一种有效的评估方法。
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- 关键词：作战效能支持向量机神经网络
