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基于Apriori算法的作戰(zhàn)仿真探索實驗控制

發(fā)布時間:2018-03-17 15:51

  本文選題:作戰(zhàn)仿真實驗 切入點:規(guī)律發(fā)現 出處:《系統(tǒng)工程與電子技術》2017年04期  論文類型:期刊論文


【摘要】:Apriori算法可用于從作戰(zhàn)仿真實驗數據中挖掘作戰(zhàn)規(guī)律,但通常需要以大量實驗數據為支撐。為減少規(guī)律發(fā)現的成本,提出一種邊實驗邊挖掘的序貫探索方法,及時發(fā)現并確認低支持度、高置信度的"潛在規(guī)則",再利用規(guī)則庫避免重復探索,最終提高規(guī)律發(fā)現的效率。概述了Apriori算法的原理及其在作戰(zhàn)仿真實驗中的應用;介紹了利用Apriori算法對探索實驗進行序貫控制的思路流程及關鍵技術;最后通過蒙特卡羅仿真驗證了該方法的有效性。為開展規(guī)律發(fā)現型作戰(zhàn)仿真實驗提供了新思路。
[Abstract]:Apriori algorithm can be used to mine operational rules from combat simulation experimental data, but it usually needs to be supported by a large number of experimental data. In order to reduce the cost of law discovery, a sequential exploration method is proposed. The "potential rules" with low support and high confidence are found and confirmed in time, and then the rule base is used to avoid repeated exploration, and the efficiency of law discovery is finally improved. The principle of Apriori algorithm and its application in combat simulation experiments are summarized. This paper introduces the thought flow and key technology of sequential control of exploration experiment using Apriori algorithm. Finally, the validity of the method is verified by Monte Carlo simulation, which provides a new idea for the development of law discovery simulation experiment.
【作者單位】: 電子工程學院戰(zhàn)役系;
【基金】:全軍軍事類研究生資助課題(2014JY328)資助課題
【分類號】:TP311.13

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號:1625411

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