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基于机器学习的军用软件过时淘汰评估方法研究

【摘要】 为了对军用软件进行科学系统的过时淘汰评估，提出基于机器学习的软件过时淘汰评估模型；首先使用机器学习预处理与缩放技术处理相关的特征数据，然后基于主成分分析模型进行特征提取和降维，消除特征数据中的噪音值并选择重要的军用软件过时淘汰特征数据，使用由粒子群优化算法改进的支持向量机模型进行分类和评估建模，并使用混淆矩阵的精度评估模型，最后通过案例验证模型有效性、适用性和科学性。

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