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基于LDA-TabTransformer的海上目标威胁评估
1
作者
吴正威
《现代信息科技》
2025年第4期53-57,63,共6页
在现代海战场中,复杂多变的环境使得目标威胁评估的准确性面临诸多挑战。针对海上目标的有效评估和复杂评估因素的分析,提出了一种基于深度学习的海上目标威胁评估方法。根据复杂海战场的环境因素和目标属性两个角度,构建了海上目标威...
在现代海战场中,复杂多变的环境使得目标威胁评估的准确性面临诸多挑战。针对海上目标的有效评估和复杂评估因素的分析,提出了一种基于深度学习的海上目标威胁评估方法。根据复杂海战场的环境因素和目标属性两个角度,构建了海上目标威胁评估指标体系,将数据类型分为类别特征与数值特征,对海上目标威胁评估进行分析。引入TabTransformer模型为基础,加入线性判别分析对该模型进行优化,建立了目标威胁评估模型,并通过仿真数据进行训练测试,模型的准确率约为91%,鲁棒性强并为海上目标威胁评估提供了新的解决方案,具有广泛的应用前景。
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关键词
威胁评估
线性判别分析
深度学习
多头自注意力机制
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职称材料
题名
基于LDA-TabTransformer的海上目标威胁评估
1
作者
吴正威
机构
湖北工业大学
出处
《现代信息科技》
2025年第4期53-57,63,共6页
文摘
在现代海战场中,复杂多变的环境使得目标威胁评估的准确性面临诸多挑战。针对海上目标的有效评估和复杂评估因素的分析,提出了一种基于深度学习的海上目标威胁评估方法。根据复杂海战场的环境因素和目标属性两个角度,构建了海上目标威胁评估指标体系,将数据类型分为类别特征与数值特征,对海上目标威胁评估进行分析。引入TabTransformer模型为基础,加入线性判别分析对该模型进行优化,建立了目标威胁评估模型,并通过仿真数据进行训练测试,模型的准确率约为91%,鲁棒性强并为海上目标威胁评估提供了新的解决方案,具有广泛的应用前景。
关键词
威胁评估
线性判别分析
深度学习
多头自注意力机制
Keywords
threat assessment
Linear Discriminant Analysis
Deep Learning
Multi-head Self-attention Mechanism
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于LDA-TabTransformer的海上目标威胁评估
吴正威
《现代信息科技》
2025
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