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题名基于ICRITIC-GCN的空战目标威胁评估
被引量：3
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作者
陈美杉
钱坤
李玲杰
刘赢
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机构
海军航空大学
中国人民解放军
中国人民解放军
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出处
《现代防御技术》
北大核心
2023年第2期1-13,共13页
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文摘
为研究解决空战目标威胁评估问题时目标属性复杂、数据非结构化等问题,提高评估效率,提出图卷积网络(graph convolutional network,GCN)的解决方法,并引入改进的指标相关性权重确定方法(improved criteria importance through intercriteria correlation,ICRITIC),构建了基于ICRITICGCN的目标威胁评估模型。针对战场威胁目标的空间拓扑性和属性复杂性,利用图卷积网络在处理非欧式数据时的优势进行学习训练;针对传统方法在属性权重时过于主观的问题,ICRITIC法考虑属性之间的关联性及属性的信息量,客观分配属性权重。仿真结果表示,该算法在解决多目标威胁评估问题时,在处理效率、准确率等方面均有所提升。
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关键词
图卷积网络
空战目标分析
目标威胁评估
威胁排序
客观属性权重
改进的指标相关性权重确定方法
聚类分析
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Keywords
graph convolutional network(GCN)
target analysis of air combat
target threat assessment
threat ranking
objective attribute weight
improved criteria importance through intercriteria correlation(ICRITIC)
clustering analysis
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分类号
E844
[军事—战术学]
E917
[军事]
TN97
[电子电信—信号与信息处理]
TJ0
[兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
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