【摘 要】
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根据战场目标信息丰富、数据量大和需求多变等特点,提出了一种基于惩罚关联属性的改进决策树算法,以进行战场目标辅助研判。针对不同研判需求,通过对属性进行分组、取舍和修
【机 构】
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中国电子科技集团公司第二十八研究所,解放军31001部队
【基金项目】
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全军共用信息系统装备预研课题资助项目
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根据战场目标信息丰富、数据量大和需求多变等特点,提出了一种基于惩罚关联属性的改进决策树算法,以进行战场目标辅助研判。针对不同研判需求,通过对属性进行分组、取舍和修正,按照递归分析属性的重要程度,找寻目标最佳属性划分标准及属性与属性组的先后顺序,生成特定决策树,对目标进行分析判定,辅助指挥员进行决策。仿真试验表明,该算法在现代智能化战争中具有较好的应用价值。
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