RF-GLR算法在防空体系能力评估中的应用

"本文主要研究了一种基于RF-GLR组合机器学习算法的防空体系指标挖掘方法，以解决传统指标选取方法在描述防空体系复杂性特征时的不足。通过建立随机森林（RF）和广义线性回归（GLR）相结合的模型，该方法能够更科学、准确地评估防空体系的能力。研究以武器装备体系仿真为基础，通过深度挖掘仿真实验数据，提出了‘防空威胁指数’作为衡量防空体系作战能力的关键指标。该指数在描述体系的整体性、动态性和对抗性方面表现出有效性，并且在作战任务预测和体系实时监测中也展现出可行性。RF-GLR算法为防空体系指标的科学选取和能力评估提供了新的解决方案，对于信息化条件下的防空作战决策具有重要指导意义。" 在防空作战体系的研究中，传统的指标选取方法常常基于专家经验，这种方法在面对具有自适应性、涌现性和不确定性的复杂防空体系时显得不够客观和准确。为了解决这个问题，研究人员提出了一种创新的方法，即结合随机森林（Random Forest, RF）和广义线性回归（Generalized Linear Regression, GLR）的机器学习模型。RF是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取其平均结果来提高预测精度和减少过拟合风险；而GLR则能够处理各种类型的因变量分布，适合处理非线性关系。 在实际应用中，研究人员利用武器装备体系仿真的数据，训练和验证了RF-GLR模型。通过对这些数据的深度挖掘，他们发现了一个名为“防空威胁指数”的关键指标，这个指数能够全面、动态地反映防空体系的作战能力。通过对比实验数据，证明了这个指标在描述体系在整体、动态和对抗环境下的能力时具有很高的有效性。 进一步的分析表明，“防空威胁指数”不仅可用于事后的作战效果评估，还能用于预测未来的作战任务和实时监控体系状态。这种预测能力和实时监测能力对于防空体系的快速响应和有效防御至关重要。 RF-GLR组合机器学习算法的引入，为防空体系指标的科学选取提供了新的工具，使得能力评估更加客观、准确。这种方法的应用有助于提升信息化条件下的防空作战决策质量，为防空体系的建设和优化提供了理论支持和技术手段。这项研究在防空作战领域的复杂性问题解决上迈出了重要的一步，对于提升我国防空体系的现代化水平具有深远的影响。