【摘 要】
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针对实战环境下的反舰导弹武器系统作战效能评估特点,构建了三层19个分量的基础评估指标体系,采用随机森林和神经网络算法分别对作战效能进行评估预测,并与改进的ADC评估模型
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针对实战环境下的反舰导弹武器系统作战效能评估特点,构建了三层19个分量的基础评估指标体系,采用随机森林和神经网络算法分别对作战效能进行评估预测,并与改进的ADC评估模型进行对比验证。在仿真实验中,建立了240份不同状态反舰导弹武器系统作战参数数据样本,通过极值归一化、交叉验证和网格搜索等优化处理手段,得到了较为理想的机器学习作战效能评估模型,数据仿真评估的最优准确率为99.54%,证明了该方法的有效性和研究方向的可行性。
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