【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能领域，特别是一种基于随机森林的指控网络关键节点智能识别方法。
技术介绍
1、对于指挥控制网络关键节点的识别能力是体系对抗能力的重要组成部分。通过对关键节点的打击毁伤和电子干扰，破坏态势信息融合，摧毁指挥控制体系，压缩对手决策空间。随着近年以机器学习为代表的人工智能方法爆炸式发展，对于指挥控制网络关键节点智能识别方法成为研究热点。
2、在李懿凡等发表在《系统工程与电子技术》上的《基于广义连续时间贝叶斯网络的指挥控制网络系统可靠性分析》一文中，可以使用机器学习中的贝叶斯网络对关键节点进行识别。在张锴等发表在《大学数学》上的《基于时空图卷积的动态网络节点重要性研究》一文中，使用了图神经网络和循环神经网络对关键节点进行识别。在由中国电子科技集团公司第五十四研究所申请，授权公告号为cn117478474b的《一种基于深度学习的指挥控制网络关键节点识别方法》的专利中，基于卷积神经网络提出了指挥控制网络关键节点识别神经网络实现了识别关键节点。
3、上述专利和论文有一个共同的特点，就是采用深度神经网络识别关...
【技术保护点】
1.一种基于随机森林的指控网络关键节点智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于随机森林的指控网络关键节点智能识别方法，其特征在于，步骤1的具体方式为：
3.根据权利要求1所述的一种基于随机森林的指控网络关键节点智能识别方法，其特征在于，步骤2的具体方式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于随机森林的指控网络关键节点智能识别方法，其特征在于，步骤3的具体方式为：
【技术特征摘要】
1.一种基于随机森林的指控网络关键节点智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于随机森林的指控网络关键节点智能识别方法，其特征在于，步骤1的具体方式为：
3.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：畅鑫，李艳斌，陈金勇，张红旗，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：
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