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针对当前作战体系能力特征指标挖掘存在的两个困难:作战数据生成和挖掘方法选择,提出"先采用仿真试验床生成作战数据,再利用机器学习挖掘特征指标"的方法。研究了2种基于机器学习的特征指标挖掘方法:基于网络聚合的方法,依据基础指标的相关性进行社团划分,利用主成分分析法得到特征指标,应用该方法挖掘防空能力的特征指标;基于集成学习的方法,利用装袋法生成测试数据集和CART决策树训练模型,利用主成分分析法得到特征指标,应用该方法挖掘防突入能力的特征指标。