【摘 要】
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针对信息化条件下联合作战产生的海量、多源、复杂的战场数据，提出一种Hadoop分布式数据处理平台。收集海量数据进行战场态势（battlefieldsituation,BS）要素分析，用粒子群算法（particleswarmoptimization,PSO）优化极限学习机（extremelearningmachines,ELM）的方法对战场态势历史数据进行训练，构建战场态势预测模型；并采用Matla
【基金项目】
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武警后勤学院基础研究项目（WHJ202101）；
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针对信息化条件下联合作战产生的海量、多源、复杂的战场数据，提出一种Hadoop分布式数据处理平台。收集海量数据进行战场态势（battlefieldsituation,BS）要素分析，用粒子群算法（particleswarmoptimization,PSO）优化极限学习机（extremelearningmachines,ELM）的方法对战场态势历史数据进行训练，构建战场态势预测模型；并采用Matlab2018对战场态势进行模拟仿真。仿真结果表明：Hadoop处理海量战场数据效率更高，可有效提高战场态势的预测精度，为辅助指挥员快速掌握复杂战场态势提供新的方法和途径。
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