机器学习的军事应用：一项计量书评视角
计算机与社会
2024-10-24 v1 人工智能
机器学习
摘要
军事环境产生大量重要数据，这使得必须使用机器学习进行处理。其能够通过分析海量信息生成的学习和预测可能情景，从而提供自动学习和决策支持。本文旨在呈现一种应用于军事组织中的机器学习架构模型，该模型基于计量书评研究在非军事组织架构模型中所实施的研究。为此目的，开展了一项至2021年的计量书评分析，绘制了战略图并解释了结果。所用信息从主流被广泛接受的科学界数据库ISI Web of Science (WoS)中提取，未使用直接的军事来源。本工作分为五部分：研究与机器学习在军事领域相关的前期研究；解释我们的研究方法使用SciMat、Excel和VosViewer工具；基于数据挖掘、预处理、聚类归一化、战略图和结果分析的方法，探讨机器学习在军事情境中的应用；基于这些结果，绘制出在军事情境中实用机器学习的概念架构；最后，我们呈现了结论，其中将看到在军事环境中应用机器学习的最重要领域和最新进展，以分析大规模数据集，提供实用性、机器学习和决策支持。
引用
@article{arxiv.2410.17272,
title = {Military Applications of Machine Learning: A Bibliometric Perspective},
author = {José Javier Galán and Ramón Alberto Carrasco and Antonio LaTorre},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.17272},
year = {2024}
}