基于ICRITIC-GCN的空战目标威胁评估 |
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引用本文: | 陈美杉,钱坤,李玲杰,刘赢.基于ICRITIC-GCN的空战目标威胁评估[J].现代防御技术,2023(2):1-13. |
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作者姓名: | 陈美杉 钱坤 李玲杰 刘赢 |
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作者单位: | 1.海军航空大学264001;2.中国人民解放军92493部队125001;3.中国人民解放军92236部队524000; |
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摘 要: | 为研究解决空战目标威胁评估问题时目标属性复杂、数据非结构化等问题,提高评估效率,提出图卷积网络(graph convolutional network,GCN)的解决方法,并引入改进的指标相关性权重确定方法(improved criteria importance through intercriteria correlation,ICRITIC),构建了基于ICRITICGCN的目标威胁评估模型。针对战场威胁目标的空间拓扑性和属性复杂性,利用图卷积网络在处理非欧式数据时的优势进行学习训练;针对传统方法在属性权重时过于主观的问题,ICRITIC法考虑属性之间的关联性及属性的信息量,客观分配属性权重。仿真结果表示,该算法在解决多目标威胁评估问题时,在处理效率、准确率等方面均有所提升。
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关 键 词: | 图卷积网络 空战目标分析 目标威胁评估 威胁排序 客观属性权重 改进的指标相关性权重确定方法 聚类分析 |
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