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当今军事领域问题的研究已步入了信息化主导的大数据时代,传统的智能辅助指挥员完成战场态势理解已遇到了瓶颈,亟需探索突破。认知智能中深度学习的提出可为该问题的突破提供契机。通常,指挥员进行战场态势理解是分层次的。其中的高级理解则需要深度学习来模拟。就此,展开了探索性研究。概述了战场态势评估的相关概念,分析了指挥员理解战场态势的思维模式,掌握了指挥员理解战场态势时的主要步骤,并结合深度学习运行原理,提出了一种基于深度学习的指挥员战场态势高级理解思维过程(以判断敌方对我方可能的主攻方向为例)模拟方法,该方法利用认知智能中的深度学习(以CNN为例)对指挥员战场态势高级理解过程进行非线性拟合处理,从而达到探索性模拟的目的,仿真实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任务和挑战,最后盘点了深度学习技术的未来重点发展方向。综述表明,大语言模型是深度学习领域在2023年最突出的亮点,世界模型框架下的自监督学习技术、强化学习框架下的人工智能智能体技术等也呈现加速发展态势;环境恶劣与强干扰复杂条件下的高鲁棒性深度学习、面向实时流数据高效处理与内在逻辑关联的深度学习、面向多变作战场景自主决策与快速决策的深度学习、面向跨域数据协同感知与协同推理的深度学习等,是深度学习技术未来重要的发展方向。 相似文献
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随着大数据、物联网和5G的不断发展,海量数据的获取变得越来越容易,人工智能技术利用GPU的强大计算能力和深度学习网络对高维数据和非线性模型的拟合能力,迎来了飞跃式发展,深刻改变着人类生产、生活和学习方式,出现了语音识别、机器翻译、无人驾驶及智能机器人等场景,计算、数据与模型的不断发展也成为推动人工智能前进的主要动力。本文分析了人工智能技术的主要发展方向,包括自然语言处理、语音识别和图像识别分析等,结合当前人工智能的主要技术方向和典型应用,展望了人工智能在军事训练领域的广阔应用前景,同时,聚焦发展智能化军事训练亟需解决的关键问题,针对解决网络、数据、模型等面临的问题提出措施建议,指出应通过模拟仿真训练提高训练效率,基于训练数据科学评价训练效果。 相似文献
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态势显示是基于HLA的作战模拟系统中观察战场态势、辅助决策的关键一环.目前已经应用的态势显示系统暴露了态势显示通用性问题和态势显示适应性问题.这两个问题制约了态势显示手段在作战模拟领域中的应用.针对这些问题,提出了利用军标映射实现通用和仿真态势数据预处理方法两项关键技术来改进态势显示方法.随后实现了一个应用了这些技术的态势显示系统.最后总结了这种态势显示新方法的优势和不足并展望了态势显示系统下一步发展的方向. 相似文献
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针对现有面向智能系统的智能化水平评估方法存在的粗粒度评估、泛用性差、不可解释等不足,提出一种基于深度双基点模糊推理的系统智能化水平评估方法。该方法提出一套通用的智能化水平评估指标体系,并基于该指标体系搭建深度双基点模型,该模型首先根据多个维度的细粒度指标生成初步综合评价,随后使用自适应模糊推理网络进行模糊计算,最终输出智能化水平。该模型采用定性评估与定量评估相结合的评估策略,融合专家知识和模糊推理方法,使得评估结果具有可解释性且模型具有较强的泛用性。针对不同的信息系统,基于所提出的智能化水平评估指标体系,使用相关数据及相关领域的专家知识进行实验验证,结果表明所提出的评估方法能够稳定地进行智能化水平评估,评估结果可解释且评估模型具有良好的泛用性。所提出方法能够为大数据及人工智能系统的智能化水平评估提供方法和参考。 相似文献
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引入权重的防空战场态势分析模型 总被引:1,自引:1,他引:0
在防空作战中,战场态势的分析非常重要,是辅助决策的基础.为了分析和把握防空作战时的战场态势,针对战场态势的主要影响因素,应用集对分析理论和方法,以集对分析的同异反联系度和距离测度为基础,构造了防空战场态势的分析模型,并对该模型进行了深入探讨.最后,通过实例计算表明了应用该分析模型进行战场态势评估的可行性,为防空作战的战场态势评估提供了一种有效的方法,具有一定的应用价值. 相似文献
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态势评估是对战场上战斗力量分配情况的评价过程。针对目前态势评估的局限性和面临的挑战,运用黑板模型和合同网理论研究态势评估问题。对当前态势评估黑板模型的主要工作进行比较,在此基础上引入合同网的思想,提出了基于合同网的态势评估黑板模型,并重点论述了该模型的结构和运行机制。该模型在一定程度上解决了黑板模型的不足,并且能更好地用于分布式信息融合环境。 相似文献
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时空数据是同时具有时间、空间和专题属性的三维数据。近年来,时空大数据技术领域取得重大进展,时空大数据也开始逐渐应用于战场态势感知,辅助联合作战指挥决策,推动了智能化战争的快速演进。本文基于未来战场对一体化联合作战战场态势感知的新要求,从用于支撑战场态势感知的时空大数据平台构建、时空大数据来源拓展和平台的优化利用等三个层次,探讨了打造军事作战资源“一张图”以支撑一体化联合作战战场态势感知的可行性;同时,对时空数据结构、数据平台和数据分析计算方法等方面进行了深入分析和重点布局。研究成果可对解决“参战力量在哪里,可配合的友邻力量有哪些,能使用的军事资源有什么”等问题和提升基于时空大数据技术的联合作战、全域作战能力提供技术及理论支撑。 相似文献