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基于兵棋復(fù)盤數(shù)據(jù)的武器效用挖掘

發(fā)布時間:2021-02-13 09:06
  針對從"人在回路"的兵棋推演復(fù)盤數(shù)據(jù)中獲取指揮員決策經(jīng)驗問題,提出了一種基于陸軍合同戰(zhàn)術(shù)兵棋復(fù)盤數(shù)據(jù)的火力打擊行動決策要素關(guān)聯(lián)分析模型,實現(xiàn)對其中武器使用規(guī)律的挖掘.該模型分為"數(shù)據(jù)兵棋要素關(guān)聯(lián)挖掘"3個層級:數(shù)據(jù)層包括動態(tài)和靜態(tài)數(shù)據(jù);兵棋要素層構(gòu)建了決策要素的定量化計算模型,實現(xiàn)原始數(shù)據(jù)向要素特征值的轉(zhuǎn)化;關(guān)聯(lián)挖掘?qū)踊诒逡貙拥慕?提出了地形因素、協(xié)同規(guī)律和戰(zhàn)果致因3個頻繁項集模型構(gòu)建方法,進(jìn)而使用經(jīng)典Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法實現(xiàn)了對陸軍戰(zhàn)術(shù)對抗中武器使用規(guī)律的挖掘.將該模型應(yīng)用于2018年第2屆全國兵棋大賽復(fù)盤數(shù)據(jù)集,成功挖掘出坦克、戰(zhàn)車、步兵作戰(zhàn)單元在不同地形下的使用效能,以及不同作戰(zhàn)單元之間的協(xié)同和武器對目標(biāo)的打擊效用規(guī)律. 

【文章來源】:指揮與控制學(xué)報. 2020,6(02)

【文章頁數(shù)】:9 頁

【部分圖文】:

基于兵棋復(fù)盤數(shù)據(jù)的武器效用挖掘


合同火力打擊模式構(gòu)建

流程圖,支持度,流程圖,算法


Step2掃描數(shù)據(jù)庫D,生成所有頻繁1-項集,記為L1.Step3 Lk-1進(jìn)行項“連接”生成候選k-項集Ck,遍歷Ck中每項的支持度,刪除支持度低于min sup的候選項,從而獲得頻繁k-項集.

流程圖,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,流程圖,算法


該項集構(gòu)建用于挖掘不同地形條件與指揮員實施火力打擊的武器使用和目標(biāo)選擇之間的關(guān)聯(lián),以獲得指揮員在不同地形條件下運(yùn)用武器實施火力打擊的經(jīng)驗規(guī)律.在如表1所示數(shù)據(jù)集中,按照每個不同地形分別篩選行動數(shù)據(jù)中的攻擊單位和目標(biāo)單位,從而形成與不同作戰(zhàn)地形上(作戰(zhàn)武器,攻擊目標(biāo))對構(gòu)成的待挖掘頻繁項集D,如表2所示.

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]數(shù)據(jù)挖掘助力軍事理論研究[J]. 宋安琦,張星昊.  國防. 2019(08)
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[3]面向聯(lián)合作戰(zhàn)評估的兵棋推演實驗研究[J]. 劉海洋,唐宇波,胡曉峰,劉戎翔,崔文華.  指揮與控制學(xué)報. 2018(04)
[4]智能化作戰(zhàn)研究值得關(guān)注的幾個問題[J]. 胡曉峰,榮明.  指揮與控制學(xué)報. 2018(03)
[5]概率有限狀態(tài)機(jī)在動態(tài)效能評估中的應(yīng)用[J]. 南熠,伊國興,王常虹,胡磊,涂震飚.  宇航學(xué)報. 2018(05)
[6]可拓數(shù)據(jù)挖掘在高性能兵棋推演系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 劉長亮,鮑傳美,包化,易哲菁.  指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2018(01)
[7]多武器協(xié)同作戰(zhàn)發(fā)射時序規(guī)劃方法[J]. 張明星,程光權(quán),劉忠,張家銘.  指揮與控制學(xué)報. 2017(01)
[8]基于深度學(xué)習(xí)的兵棋演習(xí)數(shù)據(jù)特征提取方法研究[J]. 鄭書奎,吳琳,賀筱媛.  指揮與控制學(xué)報. 2016(03)
[9]海軍兵棋演習(xí)系統(tǒng)研究[J]. 楊光,胡習(xí)霜.  指揮控制與仿真. 2016(04)
[10]基于大數(shù)據(jù)的作戰(zhàn)體系協(xié)同時序網(wǎng)絡(luò)分析[J]. 伍文峰,郭圣明,賀筱媛,胡曉峰.  指揮與控制學(xué)報. 2015(02)

博士論文
[1]基于數(shù)據(jù)挖掘的兵棋推演數(shù)據(jù)分析方法研究[D]. 石崇林.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于知識的戰(zhàn)場數(shù)據(jù)樣本標(biāo)簽匹配方法研究[D]. 錢勇.南京大學(xué) 2019



本文編號:3032294

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