基于改进决策树的战场目标辅助研判技术

作者：李亚钊; 李文强; 陈娜; 肖海峰

来源：指挥信息系统与技术, 2020, 11(01): 62-67.

DOI：10.15908/j.cnki.cist.2020.01.012

• 决策树算法
• 关联属性
• 分组策略
• 战场目标
• 辅助研判

根据战场目标信息丰富、数据量大和需求多变等特点,提出了一种基于惩罚关联属性的改进决策树算法,以进行战场目标辅助研判。针对不同研判需求,通过对属性进行分组、取舍和修正,按照递归分析属性的重要程度,找寻目标最佳属性划分标准及属性与属性组的先后顺序,生成特定决策树,对目标进行分析判定,辅助指挥员进行决策。仿真试验表明,该算法在现代智能化战争中具有较好的应用价值。

• 单位
  中国电子科技集团公司第二十八研究所