基于机器学习的舰船系统交叉覆盖数据分类方法

传统的舰船系统交叉覆盖数据分类方法存在着分类性能差的缺陷,为此提出基于机器学习的舰船系统交叉覆盖数据分类方法研究。采用随机森林算法对交叉覆盖数据的不相关特征属性进行剔除,得到有价值的交叉覆盖数据集合,利用领域粗糙集算法对有价值交叉覆盖数据集合的特征进行提取,以特征集合为依据,采用机器学习算法实现了舰船系统交叉覆盖数据的分类。通过实验得到,提出的舰船系统交叉覆盖数据分类方法的分类精度比传统方法高出30%,迭代次数比传统方法少了9次,说明提出的舰船系统交叉覆盖数据分类方法具备更好的分类性能。