趙捍東，馬焱，，張瑋，張磊，李營(yíng)，李旭東，

1中北大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，山西太原030051

2海軍研究院，北京100073

0 引 言

判斷空中目標(biāo)的戰(zhàn)術(shù)意圖是艦艇對(duì)空作戰(zhàn)的重要任務(wù)之一，是艦艇指揮員正確進(jìn)行對(duì)空戰(zhàn)指揮決策的前提條件［1］?？罩心繕?biāo)攻擊意圖預(yù)判模型是艦艇威脅評(píng)估模型的組成部分。對(duì)于水面艦艇編隊(duì)而言，面對(duì)空中多個(gè)來(lái)襲目標(biāo)，急需在短時(shí)間內(nèi)正確預(yù)判其來(lái)襲意圖，并采取相應(yīng)的反擊或防護(hù)措施。

空中來(lái)襲目標(biāo)意圖預(yù)判實(shí)質(zhì)是已知屬性類(lèi)別的分類(lèi)問(wèn)題，也是典型的模糊不確定問(wèn)題。王昊冉等［2］應(yīng)用多實(shí)體貝葉斯網(wǎng)絡(luò)描述軍事領(lǐng)域知識(shí)，然后構(gòu)建了態(tài)勢(shì)明確的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型動(dòng)態(tài)地進(jìn)行空中目標(biāo)意圖識(shí)別，但多實(shí)體貝葉斯網(wǎng)絡(luò)需要大量主觀知識(shí)，并且對(duì)于復(fù)雜問(wèn)題，難以描述不確定對(duì)象的不確定關(guān)系。伍之前等［3］提出了基于直覺(jué)模糊產(chǎn)生式規(guī)則推理和多屬性決策的空中目標(biāo)攻擊意圖判斷模型，但基于知識(shí)推理的方法需要有大量的知識(shí)儲(chǔ)備，其計(jì)算量巨大，難以滿(mǎn)足時(shí)效性要求。

機(jī)器學(xué)習(xí)方法是人工智能方法中的重要組成部分，它可以將現(xiàn)實(shí)復(fù)雜問(wèn)題看成一個(gè)“黑箱”模型，利用以前的經(jīng)驗(yàn)或歷史數(shù)據(jù)，建立起復(fù)雜問(wèn)題的模糊關(guān)系系統(tǒng)。為解決類(lèi)似于空中來(lái)襲目標(biāo)意圖預(yù)判這種識(shí)別、分類(lèi)問(wèn)題，學(xué)者們提出了Skohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、極限學(xué)習(xí)機(jī)、學(xué)習(xí)矢量化（LVQ）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林、決策樹(shù)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法。紀(jì)野等［4］利用已有車(chē)型數(shù)據(jù)庫(kù)，使用Skohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)車(chē)型尺寸特征進(jìn)行了分類(lèi)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，Skohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)方法具有較高的車(chē)型識(shí)別精度。郭欣等［5］將Kohonen和Skohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用到了大腿截肢者殘肢側(cè)的步態(tài)識(shí)別中，結(jié)果表明Skohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法平均識(shí)別率較高。裘日輝等［6］通過(guò)優(yōu)化訓(xùn)練策略，利用單分類(lèi)思想對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)算法進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，將極限學(xué)習(xí)機(jī)優(yōu)化分類(lèi)算法應(yīng)用于工業(yè)Tennessee Eastman（TE）過(guò)程的故障識(shí)別中，結(jié)果表明，極限學(xué)習(xí)機(jī)優(yōu)化分類(lèi)算法具有極快的訓(xùn)練速度，分類(lèi)準(zhǔn)確率較高。王路等［7］提取了葉片的幾何特征和紋理特征，然后應(yīng)用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行植物種類(lèi)的識(shí)別，該方法對(duì)植物種類(lèi)的識(shí)別效率較高。鄧生雄等［8-9］提出使用隨機(jī)森林分類(lèi)模型對(duì)雷達(dá)高分辨率距離像進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，結(jié)果表明隨機(jī)森林的識(shí)別性能和計(jì)算效率較高。這些機(jī)器學(xué)習(xí)方法都有較好的性能，但需要有一定數(shù)量的訓(xùn)練樣本。為減小獲取訓(xùn)練集的前期成本，實(shí)際問(wèn)題中的訓(xùn)練樣本往往較小。為能對(duì)空中來(lái)襲目標(biāo)意圖做出高效的預(yù)判，針對(duì)這一小訓(xùn)練樣本問(wèn)題，本文擬采用集成學(xué)習(xí)的思想，綜合幾種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)對(duì)小樣本的訓(xùn)練，得到較高精度的分類(lèi)效果。

集成學(xué)習(xí)因其能顯著提高一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的泛化能力而受到廣泛關(guān)注。其中，最經(jīng)典的是AdaBoost算法和Boosting算法?；贏daBoost算法技巧和思想衍生出了很多分類(lèi)算法，如Real AdaBoost算法、Gentle AdaBoost算法、多標(biāo)簽集成學(xué)習(xí)算法、代價(jià)敏感分類(lèi)集成算法等，其在多分類(lèi)、代價(jià)敏感分類(lèi)、不平衡分類(lèi)、模糊分類(lèi)等問(wèn)題中得到了很好的應(yīng)用［10］。集成學(xué)習(xí)僅使用多個(gè)學(xué)習(xí)器，沒(méi)有利用好無(wú)標(biāo)記樣本，因此有學(xué)者提出了半監(jiān)督集成學(xué)習(xí)算法［11］，使得半監(jiān)督和集成學(xué)習(xí)可以相互幫助，進(jìn)一步改善學(xué)習(xí)器性能。為進(jìn)一步改善集成學(xué)習(xí)機(jī)的預(yù)測(cè)效果，提高預(yù)測(cè)速度，降低存儲(chǔ)需求，張春霞等［12］提出了“選擇性集成”的概念，即從已有的基學(xué)習(xí)機(jī)中將作用不大和性能不好的基學(xué)習(xí)機(jī)剔除，只選擇一些基學(xué)習(xí)機(jī)用于構(gòu)建集成。本文也將使用“選擇性集成”的思想。

集成學(xué)習(xí)通過(guò)將多個(gè)學(xué)習(xí)器進(jìn)行結(jié)合，常可獲得比單一學(xué)習(xí)器顯著優(yōu)越的泛化能力［13］。鑒于前人采用傳統(tǒng)方法進(jìn)行意圖預(yù)判存在精度不夠和時(shí)效性不佳的問(wèn)題，本文擬應(yīng)用異質(zhì)集成學(xué)習(xí)器來(lái)解決該模糊不確定性分類(lèi)問(wèn)題。分別選取極限學(xué)習(xí)機(jī)、決策樹(shù)、Skohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4種子學(xué)習(xí)器，使用集成學(xué)習(xí)結(jié)合策略構(gòu)建異質(zhì)集成學(xué)習(xí)器，然后利用該異質(zhì)集成學(xué)習(xí)器訓(xùn)練測(cè)試已知分類(lèi)結(jié)果的訓(xùn)練樣本100次，得到訓(xùn)練集100次的分類(lèi)實(shí)驗(yàn)平均準(zhǔn)確率和計(jì)算時(shí)間。依據(jù)分類(lèi)結(jié)果考慮是否進(jìn)行集成修剪，以重新構(gòu)建效率更高的異質(zhì)集成學(xué)習(xí)器。

1 異質(zhì)集成學(xué)習(xí)器

集成學(xué)習(xí)通過(guò)構(gòu)建并結(jié)合多個(gè)學(xué)習(xí)器來(lái)完成學(xué)習(xí)任務(wù)，異質(zhì)集成中的個(gè)體學(xué)習(xí)器由不同的學(xué)習(xí)算法生成。集成學(xué)習(xí)的結(jié)果通過(guò)投票法產(chǎn)生，即“少數(shù)服從多數(shù)”。要獲得好的集成，個(gè)體學(xué)習(xí)器應(yīng)“好而不同”［13］。集成學(xué)習(xí)的關(guān)鍵之處是如何設(shè)計(jì)泛化能力強(qiáng)、個(gè)體差異大的基分類(lèi)器，形成多分類(lèi)系統(tǒng)［14］。

極限學(xué)習(xí)機(jī)學(xué)習(xí)速度快、泛化性能好、調(diào)節(jié)參數(shù)少；決策樹(shù)分類(lèi)器原理簡(jiǎn)單、計(jì)算量小、泛化能力較好、對(duì)數(shù)據(jù)要求不高；Skohonen網(wǎng)絡(luò)能夠識(shí)別環(huán)境特征并自動(dòng)聚類(lèi)；LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，更加簡(jiǎn)單有效。這幾種學(xué)習(xí)器都有較好的性能，并且各學(xué)習(xí)器之間差異較大。故本文先分別選取該4種子學(xué)習(xí)器，構(gòu)建異質(zhì)集成學(xué)習(xí)器。

1.1 極限學(xué)習(xí)機(jī)分類(lèi)器

極限學(xué)習(xí)機(jī)是一種單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱含層和輸出層組成，輸入層與隱含層、隱含層與輸出層神經(jīng)元間全連接［15］，如圖1所示。設(shè)輸入層與隱含層、隱含層與輸出層間的連接權(quán)值分別為w和β。則具有N個(gè)輸入的網(wǎng)絡(luò)輸出T為

式中，H為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層輸出矩陣。

1.2 決策樹(shù)分類(lèi)器

目前已有很多種決策樹(shù)［9，16-17］生成算法，這里采用C 4.5算法，該算法主要利用信息熵原理，選擇信息增益率最大的屬性作為分類(lèi)屬性，采用遞歸方法構(gòu)造決策樹(shù)的分支，完成決策樹(shù)的構(gòu)造。

采用信息增益率作為選擇分支屬性的標(biāo)準(zhǔn)，克服了信息增益選擇屬性時(shí)偏向選擇取值多的屬性的不足。

1.3 Skohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器

Skohonen是有監(jiān)督自組織競(jìng)爭(zhēng)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)包含輸入層、競(jìng)爭(zhēng)層和輸出層，競(jìng)爭(zhēng)層節(jié)點(diǎn)呈二維陣列分布，輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)與數(shù)據(jù)類(lèi)別相同，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一類(lèi)數(shù)據(jù)。輸出層節(jié)點(diǎn)和競(jìng)爭(zhēng)層節(jié)點(diǎn)通過(guò)權(quán)值全相連，當(dāng)數(shù)據(jù)輸入Skohonen網(wǎng)絡(luò)，在權(quán)值調(diào)整時(shí)，不僅調(diào)整輸入層與競(jìng)爭(zhēng)層優(yōu)勝節(jié)點(diǎn)鄰域內(nèi)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值，而且調(diào)整競(jìng)爭(zhēng)層優(yōu)勝節(jié)點(diǎn)鄰域內(nèi)節(jié)點(diǎn)與輸出層節(jié)點(diǎn)的權(quán)值［12］。在學(xué)習(xí)過(guò)程中，Skohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值修改學(xué)習(xí)速率和神經(jīng)元領(lǐng)域均在不斷減小，使同類(lèi)神經(jīng)元逐漸集中，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效聚類(lèi)。Skohonen網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練步驟參見(jiàn)文獻(xiàn)［15］。

1.4 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器

LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種用于訓(xùn)練競(jìng)爭(zhēng)層的有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的輸入前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其由輸入層、競(jìng)爭(zhēng)層和線(xiàn)性輸出層構(gòu)成，輸入層與競(jìng)爭(zhēng)層之間采用全連接的方式，競(jìng)爭(zhēng)層與線(xiàn)性輸出層之間采用部分連接的方式。LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可分為L(zhǎng)VQ1算法和LVQ2算法兩種，這里使用LVQ1算法，該算法的基本思想及步驟見(jiàn)文獻(xiàn)［15］。

2 集成學(xué)習(xí)結(jié)合策略

學(xué)習(xí)器結(jié)合可能從3個(gè)方面帶來(lái)好處：由于學(xué)習(xí)任務(wù)的假設(shè)空間往往很大，可能有多個(gè)假設(shè)在訓(xùn)練集上達(dá)到同等性能，此時(shí)若使用單學(xué)習(xí)器可能會(huì)因誤選而導(dǎo)致泛化性能不佳，結(jié)合多個(gè)學(xué)習(xí)器則會(huì)減小這一風(fēng)險(xiǎn)；學(xué)習(xí)算法往往會(huì)陷入局部極小點(diǎn)，有的局部極小點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的泛化能力可能很糟糕，而通過(guò)多次運(yùn)行之后進(jìn)行結(jié)合，可降低陷入糟糕局部極小點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)；某些學(xué)習(xí)任務(wù)的真實(shí)假設(shè)可能不在當(dāng)前學(xué)習(xí)算法所考慮的假設(shè)空間中，此時(shí)若使用單學(xué)習(xí)器則肯定無(wú)效，而通過(guò)結(jié)合多個(gè)學(xué)習(xí)器，由于相應(yīng)的假設(shè)空間有所擴(kuò)大，有可能學(xué)得更好的近似［13］。

選擇好個(gè)體差異大的基分類(lèi)器后，將不同類(lèi)型的學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于同一數(shù)據(jù)集上，得到異質(zhì)類(lèi)型的基分類(lèi)器，再對(duì)輸出進(jìn)行決策融合。

2.1 輸出決策融合

對(duì)同一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，分別采用不同的學(xué)習(xí)算法來(lái)訓(xùn)練得到不同的基分類(lèi)器，然后再將它們組合,形成最終的分類(lèi)器。

假定訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本集X={x1,x2,…,xM}，集合包含T個(gè)基學(xué)習(xí)器H={h1,h2,...,hT}，其中hi在樣本x上的輸出O1為hi(x)。對(duì)分類(lèi)任務(wù)來(lái)說(shuō)，學(xué)習(xí)器hi將從類(lèi)別標(biāo)記集合中預(yù)測(cè)出一個(gè)標(biāo)記，最常見(jiàn)的結(jié)合策略是使用投票法，這里使用相對(duì)多投票法。通過(guò)該決策融合方法，便可得到異質(zhì)集成學(xué)習(xí)器。構(gòu)建的異質(zhì)集成學(xué)習(xí)器可高效地通過(guò)未分類(lèi)數(shù)據(jù)樣本，得到預(yù)測(cè)分類(lèi)結(jié)果O。為便于討論，我們將hi在樣本x上的預(yù)測(cè)輸出表示為一個(gè)N維向量，其中是hi在類(lèi)別標(biāo)記cj上的輸出。決策融合的思路如圖2所示。

2.2 相對(duì)多投票法

構(gòu)建異質(zhì)集成學(xué)習(xí)器時(shí)所用到的相對(duì)多投票法可表示為

在集成子學(xué)習(xí)器后，再試圖通過(guò)去除一些個(gè)體學(xué)習(xí)器來(lái)獲得較小的集成，進(jìn)行集成修剪。這有助于減小模型的存儲(chǔ)開(kāi)銷(xiāo)和預(yù)測(cè)時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)。去除部分學(xué)習(xí)器的原則是剔除精度低或耗時(shí)長(zhǎng)的學(xué)習(xí)器。

3 仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

假設(shè)水面艦艇編隊(duì)由1艘導(dǎo)彈驅(qū)逐艦和4艘導(dǎo)彈護(hù)衛(wèi)艦組成，其中導(dǎo)彈驅(qū)逐艦為指揮艦。編隊(duì)在某海域巡邏時(shí)，僅依靠自身雷達(dá)對(duì)空中目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)。但因有數(shù)據(jù)鏈，所以編隊(duì)中任意一艘艦發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，其余艦都可以共享信息，并由指揮艦統(tǒng)一指揮各艦進(jìn)行防御。編隊(duì)通過(guò)雷達(dá)探測(cè)到不同時(shí)刻目標(biāo)所在的經(jīng)度、緯度和高度，然后通過(guò)計(jì)算轉(zhuǎn)換成目標(biāo)對(duì)應(yīng)的方位角、距離、水平速度、航向角、高度等信息。本文運(yùn)行環(huán)境為Windows 7系統(tǒng)，使用Matlab R2010b版軟件進(jìn)行仿真計(jì)算。

表1所示為已知意圖的15批空中目標(biāo)數(shù)據(jù)，該15組數(shù)據(jù)構(gòu)成訓(xùn)練集。表2為探測(cè)到的未知意圖12批可疑空中目標(biāo)信息，該12組數(shù)據(jù)為待分類(lèi)數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)庫(kù)中包含了空中目標(biāo)的7個(gè)量化特征（方位角、距離、水平速度、航向角、高度、雷達(dá)反射面積和目標(biāo)屬性），這些特征與目標(biāo)意圖有著密切的關(guān)系。為了量化樣本特征，分別用數(shù)值1，2，3表示目標(biāo)屬性大、中、小；用數(shù)值1，2，3，4，5分別表示偵察、攻擊、掩護(hù)、監(jiān)視和其他這5種意圖類(lèi)型。將空中目標(biāo)的7個(gè)量化特征值作為學(xué)習(xí)器的輸入，目標(biāo)意圖量化值作為輸出。用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)器進(jìn)行訓(xùn)練，然后對(duì)待分類(lèi)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)測(cè)試。

利用異質(zhì)集成學(xué)習(xí)器（包含極限學(xué)習(xí)機(jī)分類(lèi)器、決策樹(shù)分類(lèi)器、Skohonen網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器和LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器4個(gè)子學(xué)習(xí)器），訓(xùn)練測(cè)試已知意圖的15批空中目標(biāo)數(shù)據(jù)100次，得到該訓(xùn)練集100次分類(lèi)實(shí)驗(yàn)的平均準(zhǔn)確率為93.267%，所用計(jì)算時(shí)間為2 186.83 s。此時(shí)得到12組未知意圖的測(cè)試集分類(lèi)結(jié)果為［其他其他其他其他偵察偵察攻擊其他其他攻擊偵察偵察］。集成學(xué)習(xí)并沒(méi)有表現(xiàn)出較好的性能，計(jì)算時(shí)間太長(zhǎng)，因此考慮進(jìn)行集成修剪，以減小模型的預(yù)測(cè)時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)。

為了去除部分精度低或耗時(shí)長(zhǎng)的學(xué)習(xí)器，分別使用4個(gè)子學(xué)習(xí)器對(duì)訓(xùn)練集各進(jìn)行100次訓(xùn)練測(cè)試，得到了各子學(xué)習(xí)器的平均分類(lèi)準(zhǔn)確率和計(jì)算時(shí)間，仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3。

由表3可知，決策樹(shù)分類(lèi)器和LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器的分類(lèi)準(zhǔn)確率較低，Skohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器和LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器分類(lèi)耗時(shí)較長(zhǎng)。該4個(gè)子分類(lèi)器集成后并沒(méi)有提高性能，反而使集成學(xué)習(xí)結(jié)果變得更差。這是因?yàn)橐@得更好的集成，個(gè)體學(xué)習(xí)器應(yīng)該“好而不同”，即每個(gè)學(xué)習(xí)器不能太差。由于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器不僅精度低，而且耗時(shí)長(zhǎng)，因此在集成修剪時(shí)將LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器剔除，只使用剩下的3種子學(xué)習(xí)器重新構(gòu)成異質(zhì)集成學(xué)習(xí)器。

表1 已知意圖的15批空中目標(biāo)數(shù)據(jù)Table 1 Data for 15 batches of air targets with known intention

表2 未知意圖的12批待分類(lèi)空中目標(biāo)數(shù)據(jù)Table 2 Data for 12 batches of air targets with unknown intention

表3 各子學(xué)習(xí)器100次仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果Table 3 Results of 100 simulation experiments in each sub-learner

利用修剪后的異質(zhì)集成學(xué)習(xí)器（包含極限學(xué)習(xí)機(jī)分類(lèi)器、決策樹(shù)分類(lèi)器、Skohonen網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器這3個(gè)子學(xué)習(xí)器），訓(xùn)練測(cè)試已知意圖的15批空中目標(biāo)數(shù)據(jù)100次，得到訓(xùn)練集100次分類(lèi)實(shí)驗(yàn)的平均準(zhǔn)確率為99.93%，所用計(jì)算時(shí)間為224.78 s。此時(shí)得到12組未知意圖的測(cè)試集分類(lèi)結(jié)果為［其他其他其他其他偵察其他攻擊其他其他攻擊偵察偵察］。異質(zhì)集成學(xué)習(xí)器修剪前后的訓(xùn)練樣本實(shí)驗(yàn)分類(lèi)結(jié)果如圖4和圖5所示；待分類(lèi)樣本預(yù)判結(jié)果對(duì)比如圖6所示?？梢?jiàn)修剪后的異質(zhì)集成學(xué)習(xí)器分類(lèi)準(zhǔn)確率得到了較大的提升，分類(lèi)精度基本上滿(mǎn)足了軍事要求；計(jì)算時(shí)間較修剪前縮短了將近一個(gè)數(shù)量級(jí)。

盡管修剪后的異質(zhì)集成學(xué)習(xí)器預(yù)判精度很高，但預(yù)判所用時(shí)間還是較長(zhǎng)，不能滿(mǎn)足軍事決策快速反應(yīng)的要求。之所以集成學(xué)習(xí)器計(jì)算所用時(shí)間長(zhǎng)，是因?yàn)闃?gòu)成它的Skohonen網(wǎng)絡(luò)子分類(lèi)器訓(xùn)練樣本時(shí)耗時(shí)較長(zhǎng)。為解決該問(wèn)題，本文提出“線(xiàn)下訓(xùn)練、線(xiàn)上調(diào)用”的方法，即在水面艦艇編隊(duì)通過(guò)雷達(dá)探測(cè)到空中目標(biāo)之前，在線(xiàn)下計(jì)算機(jī)上訓(xùn)練歷史采集的已知意圖訓(xùn)練集，得到該復(fù)雜問(wèn)題的“黑箱模型”，然后在有預(yù)判任務(wù)時(shí)，直接通過(guò)線(xiàn)上計(jì)算機(jī)調(diào)用事先已經(jīng)訓(xùn)練好的模型，得到預(yù)判結(jié)果。使用該思想，得到改進(jìn)后的仿真結(jié)果如表4所示。

表4 改進(jìn)后學(xué)習(xí)器100次仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果Table 4 Results of 100 simulation experiments in improved learner

由表4可知，利用“線(xiàn)下訓(xùn)練、線(xiàn)上調(diào)用”思想，改進(jìn)后的Skohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子分類(lèi)器的計(jì)算時(shí)間約縮短到原計(jì)算時(shí)間的1/2 000，改進(jìn)異質(zhì)集成分類(lèi)器預(yù)判時(shí)間也縮短到原計(jì)算時(shí)間的1/45左右。從探測(cè)到空中目標(biāo)到預(yù)判出各來(lái)襲目標(biāo)意圖總用時(shí)為4.972 s，預(yù)判精度為99.93%，很好地滿(mǎn)足了精度和實(shí)時(shí)性要求。

4 結(jié) 論

空中目標(biāo)來(lái)襲意圖預(yù)判對(duì)于海上作戰(zhàn)意義重大，就水面艦艇編隊(duì)而言，急需能在短時(shí)間內(nèi)正確預(yù)判空中各來(lái)襲目標(biāo)的攻擊意圖，并采取相應(yīng)的反擊或防護(hù)措施。本文采用集成學(xué)習(xí)思想，綜合4種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，提出了決策融合思想和相對(duì)多投票法，通過(guò)小樣本的訓(xùn)練，得到了較高精度的分類(lèi)效果。本文主要結(jié)論如下：

1）由極限學(xué)習(xí)機(jī)、決策樹(shù)、Skohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4種學(xué)習(xí)器構(gòu)建的異質(zhì)集成學(xué)習(xí)器試驗(yàn)得到的平均準(zhǔn)確率和計(jì)算時(shí)間欠佳，需要進(jìn)行集成修剪，重新構(gòu)建效率更高的異質(zhì)集成學(xué)習(xí)器。

2）剔除LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，由剩余3種子學(xué)習(xí)器構(gòu)建而成的異質(zhì)集成學(xué)習(xí)器的試驗(yàn)精度較高，但計(jì)算耗時(shí)長(zhǎng)。由此提出對(duì)Skohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子分類(lèi)器進(jìn)行“線(xiàn)下訓(xùn)練、線(xiàn)上調(diào)用”的改進(jìn)方法，在保持高精度的前提下，很好地解決了時(shí)效性問(wèn)題。

3）本文所用方法也為小樣本分類(lèi)識(shí)別問(wèn)題提供了一種較好的實(shí)現(xiàn)途徑。

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