典型文献
基于大数据分析技术的战场态势分析及预测
文献摘要：
针对信息化条件下联合作战产生的海量、多源、复杂的战场数据,提出一种Hadoop分布式数据处理平台.收集海量数据进行战场态势(battle field situation,BS)要素分析,用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化极限学习机(extreme learning machines,ELM)的方法对战场态势历史数据进行训练,构建战场态势预测模型;并采用Matlab2018对战场态势进行模拟仿真.仿真结果表明:Hadoop处理海量战场数据效率更高,可有效提高战场态势的预测精度,为辅助指挥员快速掌握复杂战场态势提供新的方法和途径.
文献关键词：
联合作战;战场态势;粒子群;极限学习机
中图分类号：
作者姓名：
王秀娟;曹瑾;王建强;韩文华
作者机构：
武警后勤学院基础部,天津 300309;武警部队研究院建设发展研究所军事工作研究室,北京 100020
文献出处：
引用格式：
[1]王秀娟;曹瑾;王建强;韩文华-.基于大数据分析技术的战场态势分析及预测)[J].兵工自动化,2022(09):60-64,92
A类：
Matlab2018
B类：
大数据分析技术,战场态势,态势分析,信息化条件,下联,联合作战,战场数据,Hadoop,分布式数据处理平台,海量数据,battle,field,situation,BS,要素分析,粒子群算法,particle,swarm,optimization,PSO,化极,极限学习机,extreme,learning,machines,ELM,历史数据,态势预测,模拟仿真,指挥员,复杂战场,方法和途径
AB值：
0.407786
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