国内刊号:11-2422/TN
国际刊号:1001-506X
发布日期:
作者:马骏, 杨镜宇, 吴曦
单位:1. 国防大学研究生院, 北京 100091;2. 国防大学联合作战学院, 北京 100091
关键词:预聚类,主动学习,半监督学习,作战体系,效能指标
针对作战仿真实验中体系效能通常依靠专家评估、评估代价较大的问题, 提出一种基于预聚类主动半监督学习的作战体系效能评估方法。明确了使用该方法进行作战体系效能评估的基本流程, 以及自顶向下的评估模式和二值化的评估标准。重点构建了预聚类主动半监督学习算法, 首先, 结合作战仿真实验数据的特点, 对未评估样本进行预聚类, 选择最有价值的样本供专家标注; 然后, 使用已标注的样本训练主动学习算法和半监督学习算法的公用学习器; 最后, 利用主动学习算法挑选价值较高的样本交由专家评估, 并利用新样本对学习器进行不断更新。作战仿真实验数据表明, 该方法在达到预期评估准确度的同时降低了评估代价, 能有效应用于大规模作战仿真实验的体系效能评估。
来源:2022年第6期
《系统工程与电子技术》期刊编辑部