الگوهای نوظهور به عنوان کلید هوشمندسازی دفاع: از چالش تا کلاسه بندی دقیق در محیط های داده محور

با گسترش روزافزون فناوری های نوظهور در حوزه دفاع، نیاز به ابزارهای تحلیلی دقیق و چابک برای شناسایی، طبقه بندی و بهره برداری از این فناوری ها بیش از پیش احساس می شود. یکی از رویکردهای مطرح در این زمینه، بهره گیری از الگوهای نوظهور در داده کاوی و یادگیری ماشین است که می تواند منجر به کشف تمایزهای معنادار میان کلاس های مختلف داده ها شود. با وجود این، استخراج الگوهای نوظهور از داده های حجیم، جریانی و دارای ابعاد بالا با چالش های فنی و محاسباتی متعددی همراه است؛ از جمله رشد نمایی فضای جستجو، تولید ویژگی های بی ربط، و دشواری در مدیریت منابع محاسباتی. در این پژوهش، با تمرکز بر کاربردهای دفاعی، ابتدا چالش های کلیدی در مسیر شناسایی و استخراج الگوهای نوظهور بررسی شده و سپس مجموعه ای از الگوریتم های استخراج الگو و روش های کلاسه بندی پیشرفته نظیر الگوریتم های مبتنی بر مرز، محدودیت، و درخت تصمیم معرفی و تحلیل شده اند. همچنین، تکنیک های کلاسه بندی موثر مانند CAEP، iCAEP و JEPs-Classifier برای استفاده از این الگوها در تحلیل فناوری های نوظهور دفاعی معرفی و مقایسه شده اند. نتایج این مطالعه می تواند به تدوین چارچوب های دقیق تری جهت پایش، تحلیل و تصمیم سازی فناورانه در محیط های راهبردی و امنیتی کمک نماید.

کلیدواژه ها:

الگوهای نوظهور ، کلاسه بندی فناوری ، الگوریتم های استخراج الگوهای نوظهور ، فناوری های نوظهور دفاعی