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题名基于深度学习的网状指标体系作战效能评估方法研究
被引量：3
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作者
杨萍
陈浩
刘建
党宏杰
王洪刚
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机构
解放军
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2023年第7期110-114,共5页
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文摘
随着装备体系越来越复杂,传统的树状指标体系不能完整表征装备体系的作战效能,需构建网状指标体系。常用的层次分析法不能解决网状指标体系作战效能评估问题,提出了基于深度学习的作战效能评估方法,将装备体系的效能评估结果分为不同的效能等级,装备体系的效能评估问题转换为效能等级的分类问题。将该方法应用到某数据中心的作战效能评估中,利用历史数据和仿真系统生成的5000组数据训练神经网络模型,测试准确率为99.3%,预测准确率优于Bagging分类法、随机森林分类法等机器学习分类算法。将某次作战试验实测数据输入模型,预测结果为该数据中心的作战效能为“好”,与实际作战使用情况较为一致。
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关键词
效能评估
网状指标体系
深度学习
效能等级分类
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Keywords
effectiveness assessment
mesh structure index system
deep learning
effectiveness level classification
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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