文献类型：期刊文献

中文题名：机器学习辅助下舰艇预警系统关键数据智能挖掘方法

英文题名：Machine learning to assist ship warning system key data intelligent mining method

作者：陈建彪[1];耿维忠[1]

第一作者：陈建彪

机构：[1]新乡学院计算机与信息工程学院

第一机构：新乡学院计算机与信息工程学院

年份：2019

卷号：0

期号：16

起止页码：190-192

中文期刊名：舰船科学技术

外文期刊名：Ship Science and Technology

收录：CSTPCD;;北大核心:【北大核心2017】；

基金：河南省高等学校重点科研资助项目（18A520046）;河南省科技攻关资助项目（182102311123）

语种：中文

中文关键词：机器学习;舰艇;预警;智能挖掘

外文关键词：machine learning;naval vessels;early warning;intelligent mining

摘要：舰艇预警系统关键数据挖掘方法受到多方面因素影响,其方法可信度较低,因此提出机器学习辅助下舰艇预警系统关键数据智能挖掘方法。通过构建关键数据智能预测模型,进行舰艇预警系统关键数据均值分类,对分类后关键数据实施预处理,经过极致化计算从而实现关键数据均值智能挖掘。通过对设计舰艇预警系统关键数据智能挖掘可信度计算,针对同一参数下机器学习舰艇预警系统关键数据智能挖掘模型与传统数据智能挖掘方法可信度进行对比,从而证明研究方法有效性。
The key data mining method of warship early warning system is affected by many factors,and its reliability is low.Therefore,the key data mining method of warship early warning system assisted by machine learning is proposed.By constructing the intelligent prediction model of the key data,the key data mean value of the ship warning system is classified,and the key data after the classification is preprocessed,and the intelligent mining of the key data mean value is realized through the extreme calculation.By calculating the reliability of the key data intelligent mining of the designed warship warning system,the reliability of the key data intelligent mining model of the machine-learning warship warning system under the same parameter is compared with that of the traditional data intelligent mining method,so as to prove the effectiveness of the research method.