| 基于深度学习的战役初始态势认知方法 |
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| 引用本文： | 吕学志,刘长江,朱丰.基于深度学习的战役初始态势认知方法[J].火力与指挥控制,2020,45(4):10-17. |
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| 作者姓名： | 吕学志 刘长江 朱丰 |
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| 作者单位： | 国防大学联合作战学院,北京100091;陆军第九综合训练基地教研部,河北宣化075100,国防大学联合作战学院,北京100091,国防大学联合作战学院,北京100091 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;中国博士后科学基金 |
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| 摘 要： | 战役初始态势不仅影响着整个战役进程,而且对战役筹划的影响也极为显著。以深度学习为代表的人工智能技术突飞猛进,为我们利用人工智能技术实现自动识别复杂的战役初始态势、模拟战役指挥员的经验知识带来了契机,作者就此问题进行初步探索性研究。对战役初始态势的概念及其类型进行了介绍,探讨了基于深度学习的战役初始态势认知模型构建,对模型构建步骤、输入和输出的设计进行了探讨,对卷积神经网络的基本思想、结构、训练进行了介绍,在示例中介绍了样本数据的录入程序、卷积神经网络的具体结构与应用程序,验证了方法的可行性与有效性。所提出的战役初始态势认知方法可以在一定程度上获得指挥员对战役初始态势的经验知识。
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| 关 键 词： | 战役初始态势 态势认知 深度学习 CNN |
Recognition of Initial Combat Situation Based on Deep Learning |
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| LYU Xue-zhi,LIU Chang-jiang,ZHU Feng.Recognition of Initial Combat Situation Based on Deep Learning[J].Fire Control & Command Control,2020,45(4):10-17. |
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| Authors: | LYU Xue-zhi LIU Chang-jiang ZHU Feng |
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