基于决策树的海战场舰艇意图识别
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Naval Vessel Intention Recognition Based on Decision Tree
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    摘要:

    通过对以往战场舰艇意图识别经验的学习,采用信息熵理论建立舰艇意图识别决策树。通过对舰艇意图识别历史数据的分析,将识别错误的元组更正后加入历史信息库,重新建立决策树,使该方法具有一定的自学能力,并通过实例进行仿真分析。结果表明,该方法具有一定的自学能力,意图识别的准确率会随着决策树的学习逐渐提高,在一定程度上克服战场目标意图的欺骗性。

    Abstract:

    Decision trees can be created by using information entropy through the research on vessel intention recognition experience. Through analyzing the intention recognition historical data, correct the error meta-groups and add them to the historical information base and reconstruct decision tree. The method has self-study ability and can carry out simulation analyze based on example. The results show that the method has self-study ability, the intention recognition accuracy rate will improve by the learning and overcome the cheating of battlefield target intention in some degree.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

牛晓博,赵虎,张玉册.基于决策树的海战场舰艇意图识别[J].,2010,29(06):44-46.

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  • 收稿日期:2010-08-01
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