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基于代价敏感集成学习的战场态势评估模型
1
作者
霍士伟
田八林
+1 位作者
郭圣明
唐宇波
《舰船电子工程》
2021年第12期75-78,165,共5页
针对误分代价不平衡条件下基于机器学习的战场态势评估误分代价较高问题,提出基于代价敏感集成学习的战场态势评估模型。以具有良好非线性建模能力的BP神经网络模型为基础分类器,通过AdaCost代价敏感集成学习方法综合考虑误分类代价对B...
针对误分代价不平衡条件下基于机器学习的战场态势评估误分代价较高问题,提出基于代价敏感集成学习的战场态势评估模型。以具有良好非线性建模能力的BP神经网络模型为基础分类器,通过AdaCost代价敏感集成学习方法综合考虑误分类代价对BP神经网络进行集成训练,使模型具有代价敏感特性。实验表明,在误分代价不平衡条件下,相对于单独的BP神经网络模型来说,所提模型在评估准确率和误分总代价方面都有较大优势。
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关键词
态势评估
误分
代价
代价敏感集成学习
神经网络
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题名
基于代价敏感集成学习的战场态势评估模型
1
作者
霍士伟
田八林
郭圣明
唐宇波
机构
国防大学研究生院
国防科技大学信息通信学院
国防大学联合作战学院
出处
《舰船电子工程》
2021年第12期75-78,165,共5页
基金
装备预研项目(编号:41401050201)资助。
文摘
针对误分代价不平衡条件下基于机器学习的战场态势评估误分代价较高问题,提出基于代价敏感集成学习的战场态势评估模型。以具有良好非线性建模能力的BP神经网络模型为基础分类器,通过AdaCost代价敏感集成学习方法综合考虑误分类代价对BP神经网络进行集成训练,使模型具有代价敏感特性。实验表明,在误分代价不平衡条件下,相对于单独的BP神经网络模型来说,所提模型在评估准确率和误分总代价方面都有较大优势。
关键词
态势评估
误分
代价
代价敏感集成学习
神经网络
Keywords
situation assessment
misclassification cost
cost-sensitive ensemble learning
neural network
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于代价敏感集成学习的战场态势评估模型
霍士伟
田八林
郭圣明
唐宇波
《舰船电子工程》
2021
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