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人机混合智能是一种新型智能形式,是一种跨越物种、属性结合的下一代智能科学体系.对人机混合智能领域的最新研究与应用进展进行了综合评述.首先介绍主要军事强国在智能外骨骼设备方面的研发和列装进度;然后盘点虚拟现实和增强现实技术在美军各军种的应用现状;最后讨论脑机结构技术的军事应用与影响.综述表明,通过人机协作的方式提高人与系... 相似文献
152.
针对无人自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在复杂海战场环境中路径规划时环境模型复杂、约束条件多的情况,建立了包括战场地形、敌方威胁、障碍物和海流场等在内的比较完善的海战场环境模型.以AUV航行时间、威胁时间最短为优化目标,给出了一种基于振荡型入侵野草优化(Invasiv... 相似文献
153.
针对通用防空反导实时火力优化分配问题,分析了火力分配原则,综合考虑资源约束、空间关系约束以及人工干预等约束条件,以拦截效能最大、消耗费用最小为目标建立火力优化分配模型,并详细设计了拦截效能和消耗费用的表示模型;在该模型基础上,设计了一种基于离散粒子群的优化求解算法;通过仿真验证了模型的合理性和算法的可行性,对通用防空反... 相似文献
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协同控制技术作为多智能体分工合作完成任务的关键核心技术,能解决无人机集群编队、队形重构和避障避碰等问题,是无人机集群正常运作的基础。针对近几年国内外无人机集群协同控制技术的发展历程,概述3种控制结构原理及其优缺点;分析了基于3种控制结构的编队控制方法及其优缺点;从无人机集群协同编队控制技术出发,分析基于编队控制的避障方法;指出了现阶段无人机集群协同控制技术面临的瓶颈问题,并对协同控制技术的未来发展方向进行了展望,为无人机集群编队控制和避障方法研究提供一定的借鉴。 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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