基于多标签学习的探索性仿真实验因素筛选方法
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摘 要：探索性仿真实验是一种认识、研究战争的重要手段，但往往面临想定样本空间复杂程度高，空间维度爆炸等问题。针对上述问题，提出一种定性定量相结合的基于多标签学习的实验因素筛选方法。首先，基于定性分析设计并实施仿真预实验，采集处理实验数据，解决机器学习样本数据缺失问题；随后，引入输入控制层搭建深度神经网络，引入稀疏正则化，在多标签模型训练过程中实现特征选择；然后，回归定性分析，补充完善实验因素；最后，以某作战样式下立体投送行动仿真推演为背景进行实验验证。（剩余12611字）