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272.
为提高无人作战飞机(UCAV)自主决策效能,提出基于逆强化学习的空战态势评估函数优化方法。以现有的正例与反例两类空战数据为样本训练一个RBF网络,采用逆强化学习得到不同态势下的态势值,实现了对现有空战数据的知识提取;利用Sigmoid函数的压缩作用,降低了整体态势值,加快了UCAV学习的收敛速度;采用自适应粒子群算法求解优化了态势评估函数中的权重参数,提升了对复杂空战态势的适应能力;仿真结果表明该方法能够优化态势评估函数,提高机动决策的收敛速度,在UCAV自主决策中具有一定现实意义。 相似文献
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针对传统态势评估方法确定权值的主观性强、处理大数据能力弱、特征提取能力不足等问题,提出基于改进变分自编码器和聚类算法的无监督空战态势评估方法。根据态势变化连续性特点,提出基于时间段的空战态势分类方法,将敌我双方态势划分为四类。在变分自编码器的基础上,提出了VAE-WRBM-MDN特征提取模型,即使用混合密度网络优化变分自编码器的特征提取能力和生成数据的相似度,使用权值不确定限制玻尔兹曼机优化网络的初始权值。将提取的特征分别输入到两种典型的聚类算法中进行聚类,并结合态势函数和实际战场情况修正聚类结果,形成正确的态势分类标准。在实验部分,分别进行了最优参数调整、关键特征提取、聚类以及修正实验。实验结果表明,模型态势分类正确率和运行时间均满足应用需求,实例评估结果与客观态势一致性强,所提方法具有实际应用价值。 相似文献
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适用于大数据复杂系统的人工智能研究水平,已成为制约战场态势评估技术发展的瓶颈问题.2006年提出的人工智能新研究领域——深度学习,具备多层感知的深度网络模型,体现出非线性表达、多层学习、自主提取等优势,为研究大数据战场态势评估问题提供了技术支持.美军将机器学习作为重点发展的基础研究和应用开发领域,自2007年以来启动多个项目;我军应用与研究领域中,深度学习也得到重视并取得一些有益探索.展望未来,可从空间、时间角度研究大数据战场态势特征,并基于此构建基于深度学习的战场态势评估模型. 相似文献
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近年来无人机技术迅速发展,装备数量和市场容量逐步扩大,吸引国内外众多研发机构投入无人机技术创新,抢占知识产权。基于无人机有关发明专利授权情况分析,判断无人机的技术热点领域分布情况,了解相关研究机构的研究重点和技术积累。根据获得授权的年度专利申请情况,高校是国内无人机研发的核心力量,但部分企业也开始发力无人机发明专利。建议政府、高校、企业紧密协同,政府发挥政策引导作用,高校加强核心技术创新,企业牵头组建产学研产业联盟,共同促进具有国际竞争优势的无人机产业尽快形成。 相似文献
279.
C4ISR信息融合系统中的态势评估 总被引:1,自引:1,他引:0
在信息化战争中,战场态势瞬息万变,战场情报通过C4ISR系统迅速传回指挥中心,如何在极其有限的时间内作出判断,定下决心?在介绍态势评估基本理论和研究信息融合中的态势评估流程的基础上,把期望模板理论、模糊推理理论、人工神经网络理论、物元分析理论引入态势评估中,希望对完善态势评估的算法体系和C4ISR系统辅助决策起一定作用. 相似文献