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基于混合挖掘的军事数据分类方法

Military Data Classification Method Based on Mixed Mining
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摘要 基于军事信息系统的体系作战指挥,必须依托准确可靠的数据支撑。为了研究数据挖掘方法在军事数据上的学习性能,采用支持向量机方法和粗糙集对坦克连的作战数据进行了仿真实验。试验结果表明,支持向量机方法能够预测坦克连的命中率为100%,结合粗糙集方法,能够进一步提高支持向量机方法的学习性能,缩短学习时间。 The system operation command based on military information system should be relied on the support of accurate and reliable data. To research the performance of data mining methods on military data,support vector machine and rough sets are used to test the combat data of tanks. The test results show that shooting rate of tanks can be predicted to 100 % by support vector machine. Together with rough sets method,the performance of SVM and training time can be further improved.
作者 丁晓剑 雷鸣
出处 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2014年第6期108-110,114,共4页 Fire Control & Command Control
基金 总装预研基金资助项目(51306010401)
关键词 混合挖掘 军事数据 支持向量机 粗糙集 mixmining military data support vector machine rough set
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参考文献6

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