Target Threat Assessment based on Ensembles of Multi-Criteria Decision Making Methods (Poster)
Notice bibliographique
Résumé
Aerial target threat assessment is an important but stressful task carried out by operators. The work involves determining the threat of aerial targets based on various types of information about the target, such as kinematics, specifications, intelligence reports, and others. The success of threat assessment lies in the reliable fusion of this information. The recent progress in technology allows for the development of more complex decision making methodologies to take into account all types of information, latency, environments, changes in priority, and inconsistencies in the quality and availability of data sources. It also allows for the integration between different decision making methodologies in order to take advantage of the strengths of each independent methodology for different applications. Multi-criteria decision making (MCDM) methods provide a structured and intuitive framework for incorporating all available target information to evaluate the target threat. However, threat assessment is a complex process where there is not one MCDM method that works in all situations. The objective of this work is to develop a robust system that uses various MCDM methods as an ensemble (i.e. an EMCDM technique) and machine learning techniques to assess the threat of aerial targets. Experiments involving threat assessment on simulated targets indicate the benefit of using EMCDM techniques instead of using individual MCDM methods for performing high-level information fusion to assign threat values.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».