数据驱动的LS-SVM实兵对抗演习作战效能评估

“基于LS-SVM算法的实兵对抗演习作战效能评估是研究论文，由代耀宗、沈建京和郭晓峰共同撰写，探讨了如何利用数据驱动的方法改进实战化实兵对抗演习中的作战效能评估，特别是通过最小二乘支持向量机（LS-SVM）算法来提高评估的效率和精度。” 在现代军事训练中，实兵对抗演习是提升部队实战能力的重要手段。然而，传统的基于经验的作战效能评估方法存在显著缺陷，如主观性强、评估效率低下。这可能限制了部队对训练效果的准确理解和改进，从而影响整体战斗力的提升。为了解决这些问题，研究者们转向数据驱动的评估策略，特别是采用了LS-SVM算法。 最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LS-SVM）是一种在机器学习领域广泛应用的模型，尤其适用于处理非线性问题。在实兵对抗演习的背景下，LS-SVM可以捕获和建模复杂的效能指标与作战效能之间的关系。通过训练模型，它能从演习数据中学习并构建出一个非线性的映射，这个映射能够更客观、准确地反映不同因素对作战效能的影响。 该研究的具体过程可能包括以下步骤： 1. 数据收集：首先，需要收集大量的实兵对抗演习数据，这些数据可能包含各种战术行动、兵力部署、损失情况、战术效果等多个方面的信息。 2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，去除异常值，标准化或归一化数据，使其适合LS-SVM模型的输入要求。 3. 模型构建：利用LS-SVM算法构建评估模型。LS-SVM通过最小化误差平方和来确定最优超平面，这个超平面能够将不同效能等级的样本分开。 4. 训练与优化：使用预处理后的数据对模型进行训练，通过调整模型参数，如惩罚因子C和核函数参数γ，以达到最佳的泛化性能。 5. 效能评估：将训练好的模型应用于新的演习数据，预测并评估作战效能。这种方法可以提供更加客观和实时的评估结果，有利于指挥员快速做出决策。 6. 实验验证：通过对比实验，证明基于LS-SVM的评估方法在效率和准确性上优于传统的评估方法，进一步确认其在实际应用中的价值。 关键词：实兵对抗演习、效能评估、数据驱动、最小二乘支持向量机 这项工作对于军事训练领域的理论研究和实践操作都具有重要意义。通过引入先进的数据分析技术，可以提升训练评估的科学性和客观性，有助于部队更好地理解训练效果，优化战术策略，提升实战化训练水平和实战能力。同时，这种方法也为其他领域的复杂系统评估提供了借鉴。