論文の概要: Supervised Machine Learning for Effective Missile Launch Based on Beyond Visual Range Air Combat Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04188v1
• Date: Sat, 9 Jul 2022 04:06:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-12 13:36:02.859190
• Title: Supervised Machine Learning for Effective Missile Launch Based on Beyond Visual Range Air Combat Simulations
• Title（参考訳）: beyond visual range air combat simulationsに基づく効果的なミサイル発射のための教師付き機械学習
• Authors: Joao P. A. Dantas, Andre N. Costa, Felipe L. L. Medeiros, Diego Geraldo, Marcos R. O. A. Maximo and Takashi Yoneyama
• Abstract要約: 我々は、リサンプリング技術を用いて予測モデルを改善し、精度、精度、リコール、f1スコアを解析する。 最高のf1スコアを持つモデルはそれぞれ0.379と0.465の値を持ち、再サンプリング技術は22.69%増加した。 機械学習モデルに基づく意思決定支援ツールの開発が可能であり,BVR空戦における飛行品質の向上が期待できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19573380763700707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work compares supervised machine learning methods using reliable data from constructive simulations to estimate the most effective moment for launching missiles during air combat. We employed resampling techniques to improve the predictive model, analyzing accuracy, precision, recall, and f1-score. Indeed, we could identify the remarkable performance of the models based on decision trees and the significant sensitivity of other algorithms to resampling techniques. The models with the best f1-score brought values of 0.379 and 0.465 without and with the resampling technique, respectively, which is an increase of 22.69%. Thus, if desirable, resampling techniques can improve the model's recall and f1-score with a slight decline in accuracy and precision. Therefore, through data obtained through constructive simulations, it is possible to develop decision support tools based on machine learning models, which may improve the flight quality in BVR air combat, increasing the effectiveness of offensive missions to hit a particular target.
• Abstract（参考訳）: この研究は、建設シミュレーションの信頼性データを用いた教師付き機械学習手法を比較し、空戦中にミサイルを発射する最も効果的な瞬間を推定する。 予測モデルの改善,正確性,正確性,リコール,f1-scoreについて再サンプリングを行った。 実際、決定木に基づくモデルの顕著な性能と、再サンプリング手法に対する他のアルゴリズムの顕著な感度を識別できる。 最高のf1スコアを持つモデルはそれぞれ0.379と0.465の値を持ち、再サンプリング技術は22.69%増加した。 したがって、望ましい場合、再サンプリング技術はモデルのリコールとf1-scoreをわずかに精度と精度を低下させることなく改善することができる。 したがって、建設シミュレーションにより得られたデータにより、bvr空戦における飛行品質の向上を期待できる機械学習モデルに基づく意思決定支援ツールの開発が可能となり、特定の目標に到達するための攻撃任務の有効性を高めることができる。

関連論文リスト

• Enhancing Object Detection Accuracy in Autonomous Vehicles Using Synthetic Data [0.8267034114134277]
  機械学習モデルの性能は、トレーニングデータセットの性質とサイズに依存する。 正確で信頼性の高い機械学習モデルを構築するためには、高品質、多様性、関連性、代表的トレーニングデータが不可欠である。 十分に設計された合成データは、機械学習アルゴリズムの性能を向上させることができると仮定されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-23T16:38:02Z)
• Flying Quadrotors in Tight Formations using Learning-based Model Predictive Control [30.715469693232492]
  本研究では、第一原理モデリングとデータ駆動アプローチの利点を組み合わせたフレームワークを提案する。 このモデルを新しい学習ベースの予測モデル制御フレームワークに組み込むことで、性能が大幅に向上することを示す。 また,本フレームワークは,46秒の飛行データのみを用いて,例外的なサンプル効率を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-13T05:03:16Z)
• A Cost-Aware Approach to Adversarial Robustness in Neural Networks [1.622320874892682]
  本稿では,ハードウェア選択,バッチサイズ,エポック数,テストセット精度の影響を測定するために,高速化された故障時間モデルを提案する。 我々は、複数のGPUタイプを評価し、モデルの堅牢性を最大化し、モデル実行時間を同時に最小化するためにTree Parzen Estimatorを使用します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T20:43:59Z)
• Pre-trained Model Guided Fine-Tuning for Zero-Shot Adversarial Robustness [52.9493817508055]
  我々は,モデルがゼロショットの逆方向のロバスト性を高めるために,事前訓練されたモデル誘導逆方向の微調整(PMG-AFT)を提案する。 私たちのアプローチは、平均8.72%のクリーンな精度を継続的に改善します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-09T04:33:03Z)
• Learn from the Past: A Proxy Guided Adversarial Defense Framework with Self Distillation Regularization [53.04697800214848]
  敵対的訓練(AT)は、ディープラーニングモデルの堅牢性を固める上で重要な要素である。 AT方式は、目標モデルの防御のために直接反復的な更新を頼りにしており、不安定な訓練や破滅的なオーバーフィッティングといった障害に頻繁に遭遇する。 汎用プロキシガイド型防衛フレームワークLAST(bf Pbf astから学ぶ)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T13:13:41Z)
• Utilizing Explainable AI for improving the Performance of Neural Networks [6.670483888835783]
  我々はXAIから始まるモデル予測を継続的に改善するリトレーニングパイプラインを提案する。 提案手法を実生活と公開両方のデータセットで評価する。 SHAPベースのリトレーニング手法を用いた実験は、タスクをカウントする人に対して、標準の等重量リトレーニングの精度を4%向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-07T09:39:20Z)
• Robust Trajectory Prediction against Adversarial Attacks [84.10405251683713]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた軌道予測は、自律運転システムにおいて不可欠な要素である。 これらの手法は敵の攻撃に対して脆弱であり、衝突などの重大な結果をもたらす。 本研究では,敵対的攻撃に対する軌道予測モデルを保護するための2つの重要な要素を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-29T22:35:05Z)
• Data-Efficient Modeling for Precise Power Consumption Estimation of Quadrotor Operations Using Ensemble Learning [3.722516004544342]
  エレクトロニック・テイクオフ・アンド・ランディング (EVTOL) は、新興都市空力において主要な航空機であると考えられている。 本研究では,eVTOL航空機の消費電力モデル化のための枠組みを構築した。 そこで我々は,3種類の四重項の飛行記録を用いたデータ駆動モデルを構築するために,アンサンブル学習法,すなわち積み重ね法を用いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-23T02:16:43Z)
• ALT-MAS: A Data-Efficient Framework for Active Testing of Machine Learning Algorithms [58.684954492439424]
  少量のラベル付きテストデータのみを用いて機械学習モデルを効率的にテストする新しいフレームワークを提案する。 ベイズニューラルネットワーク(bnn)を用いたモデルアンダーテストの関心指標の推定が目的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-11T12:14:04Z)
• A Simple Fine-tuning Is All You Need: Towards Robust Deep Learning Via Adversarial Fine-tuning [90.44219200633286]
  我々は,$textitslow start, fast decay$ learning rate schedulingストラテジーに基づく,単純かつ非常に効果的な敵の微調整手法を提案する。 実験の結果,提案手法はCIFAR-10, CIFAR-100, ImageNetデータセットの最先端手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-25T20:50:15Z)
• Adversarial Robustness: From Self-Supervised Pre-Training to Fine-Tuning [134.15174177472807]
  対戦型トレーニングを自己超越に導入し,汎用的な頑健な事前訓練モデルを初めて提供する。 提案するフレームワークが大きなパフォーマンスマージンを達成できることを示すため,広範な実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-28T18:28:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。