决策树集成方法在反舰导弹效能评估中的应用

• 作者: 姬正一 陈阳 沈培志 韩先平 齐鸿坤
• 来源期刊: 现代防御技术
• 关键词: 反舰导弹 效能评估 决策树集成 随机森林 梯度提升回归树 机器学习
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 空天防御体系与武器|AIR SPACE DEFENSE SYSTEM AND WEAPON
• 页码范围: 15-23,34
• 页数: 10页
• 分类号: TJ761.1+4|N945.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2021.04.003

摘要

在反舰导弹效能评估方法中,针对存在主观经验和计算时间成本高的问题,提出了随机森林和梯度提升回归树2种决策树集成方法.通过构建3层19个分量的反舰导弹效能评估指标体系,改进的ADC(availability dependability capacity)评估模型建立了不同状态反舰导弹武器系统参数数据样本240份,切分数据集后采用归一化处理,结合交叉验证和网格搜索等参数优化方法,得到了2个较为理想的决策树集成效能评估模型.在仿真试验测试验证中,模型的评估准确率较高,验证了该方法的实用性,为反舰导弹效能评估提供了新思路.