基于多標簽學習的探索性仿真實驗因素篩選方法

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摘 要：探索性仿真實驗是一種認識、研究戰(zhàn)爭的重要手段，但往往面臨想定樣本空間復雜程度高，空間維度爆炸等問題。針對上述問題，提出一種定性定量相結合的基于多標簽學習的實驗因素篩選方法。首先，基于定性分析設計并實施仿真預實驗，采集處理實驗數(shù)據(jù)，解決機器學習樣本數(shù)據(jù)缺失問題；隨后，引入輸入控制層搭建深度神經(jīng)網(wǎng)絡，引入稀疏正則化，在多標簽模型訓練過程中實現(xiàn)特征選擇；然后，回歸定性分析，補充完善實驗因素；最后，以某作戰(zhàn)樣式下立體投送行動仿真推演為背景進行實驗驗證。（剩余12611字）