GBRT技术在MLS模拟训练成绩评估中应用

• 作者: 张瑜 徐刚 白璐 赵德方
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 军事后勤保障 模拟训练 梯度渐进回归树 成绩评估
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 军事领域仿真
• 页码范围: 9-14,233
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 5707字
• 语种: 中文

摘要

综合成绩评估是军事后勤模拟训练系统中的一个重要功能模块,为了实现模拟训练自动化成绩评估,在模拟训练系统成绩评估中提出使用梯度渐进回归树(GBRT)智能技术.在对某科目的后勤模拟训练成绩数据分析基础上,找出线性无关评估指标特征集合“人员配置成绩、完成任务时间和装备操作正确率”作为输入数据,建立基于GBRT成绩评估预测模型,最后通过优化参数组合的GBRT评估模型预测模拟训练综合成绩.经过某科目的模拟训练成绩数据样本测试,基于GBRT模型评估综合成绩与实际训练成绩基本一致,从而验证GBRT技术在军事后勤保障模拟训练成绩评估中应用的可行性和有效性,为军事后勤保障模拟训练系统自动化成绩评估增添新的途径和方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐刚	空军勤务学院作战保障实验与模拟训练中心	9	2	1.0	1.0
2	张瑜	空军勤务学院作战保障实验与模拟训练中心	10	0	0.0	0.0
3	白璐	空军勤务学院作战保障实验与模拟训练中心	13	0	0.0	0.0
4	赵德方	空军勤务学院作战保障实验与模拟训练中心	9	0	0.0	0.0