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摘要
传统作战目标属性判定主要采用指挥员现场判断的定性方法，具有一定的主观性，并且由于缺乏较为成熟固定的算法而难以纳入指挥平台中。针对此问题，结合作战目标属性判定关键影响因素分析，提出一种基于自适应提升(adaptive boosting, Adaboost)的作战目标属性判定方法。首先，针对目标有效面积、目标配置区域面积等关键因素，采用单层决策树算法构建弱分类器。然后，利用Adaboost对弱分类器进行加权组合，形成作战目标属性判定的强分类模型。最后，进行了示例分析，并与决策树、支持向量机和人工神经网络3种属性判定方法进行对比仿真实验，证明了所提方法的正确性和优越性。
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单位中国人民解放军陆军工程大学
