基于Apriori算法的作战仿真探索实验控制

发布时间：2018-03-17 15:51

  本文选题：作战仿真实验　切入点：规律发现　出处：《系统工程与电子技术》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：Apriori算法可用于从作战仿真实验数据中挖掘作战规律,但通常需要以大量实验数据为支撑。为减少规律发现的成本,提出一种边实验边挖掘的序贯探索方法,及时发现并确认低支持度、高置信度的"潜在规则",再利用规则库避免重复探索,最终提高规律发现的效率。概述了Apriori算法的原理及其在作战仿真实验中的应用;介绍了利用Apriori算法对探索实验进行序贯控制的思路流程及关键技术;最后通过蒙特卡罗仿真验证了该方法的有效性。为开展规律发现型作战仿真实验提供了新思路。
[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.
【作者单位】： 电子工程学院战役系;
【基金】：全军军事类研究生资助课题(2014JY328)资助课题
【分类号】：TP311.13

【参考文献】

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本文编号：1625411