基于主成分分析和支持向量机的威胁判断模型

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目标威胁判断是防空作战中一项重要内容,在建立目标威胁模型时,首先要挑选特征参数,分析了影响威胁度的若干因素.这里采用主成分分析方法选择目标的特征参数;利用支持向量机建立了威胁判断模型,通过实例与神经网络法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确和简单. Target threat judgment is an important part of air defense operations. When setting up the target threat model, we first select the characteristic parameters and analyze some factors that affect the threat degree. The principal component analysis method is used to select the target characteristic parameters. Using support vector machine Threat judging model is established, and the results of neural network method are compared by examples. The result shows that SVM is more accurate and simple.
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