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41.
42.
针对空中对抗环境中多对多拦截的武器目标分配问题,提出了一种基于强化学习的多目标智能分配方法。在多对多拦截交战场景下,基于交战态势评估构建了目标分配的数学模型。通过引入目标威胁程度和拦截有效程度的概念,充分反映了各目标的拦截紧迫性和各拦截器的拦截能力表征,从而全面评估了攻防双方的交战态势。在目标分配模型的基础上,将目标分配问题构建为马尔可夫决策过程,并采用基于深度Q网络的强化学习算法训练求解。依靠环境交互下的自学习和奖励机制,有效实现了最优分配方案的动态生成。通过数学仿真构建多对多拦截场景,并验证了该方法的有效性,经训练后的目标分配方法能够满足多对多拦截中连续动态的任务分配要求。 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
44.
为有效提高超轻型火炮射击密集度,探索了某薄壁箱型上架多个结构参数组合对弹丸起始扰动的影响规律。以上架外形尺寸、板厚等结构参数为对象,基于最优拉丁超立方方法,筛选得到影响弹丸起始扰动的上架关键结构参数并构建基因组;基于弹炮耦合结构动力学模型,分析了上架结构参数与弹丸起始扰动相关参量多对多的映射关系。根据映射关系,进一步分析不同板厚组合对弹丸起始扰动的影响规律。研究结果表明:在多对多映射时,不同板厚组合对弹丸起始扰动的影响呈非线性,上架侧板和围板的板厚参数是影响弹丸起始扰动的关键因素。采用特定的结构参数组合的上架可以有效降低弹丸起始扰动,为火炮总体设计中使用组合参数设计方法提供了依据。 相似文献
45.
针对传统动态武器目标分配模型以武器打击收益最大化为目标,考虑过于单一,并且现有智能算法在求解该模型存在收敛精度低的问题,提出一种非支配排序多目标鲸鱼优化算法(non-dominated sorting multi-objective whale optimization algorithm, NSMWOA)求解动态武器目标分配模型。首先为提高初始解的质量,引入2次logistic映射初始化种群,合并父代与子代个体,通过计算个体的非支配等级和拥挤度大小对个体进行排序,其次为筛选优秀个体,实验结果表明,在与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比中,非支配排序多目标鲸鱼优化算法函数测试中的得出Pareto前沿更接近真实Pareto前沿,寻优精度更高,在动态武器目标分配模型中,能够得出更优的分配方案。 相似文献
46.
针对微光环境下目标检测精度较低的问题,提出了一种基于改进YOLOv7的微光与红外融合图像的多目标检测方法。结合可见光、红外图像的优点,利用生成对抗网络法制作融合图像数据集。在YOLOv7模型中引入BoT结构,使网络更加关注整体图像信息,提升特征提取能力,从而提高行人和汽车检测的准确率,并将回归损失函数由CIoU改进为SIoU,降低自由度,加速网络收敛,得到了YOLOv7的改进算法—BoT-YOLOv7。在公开数据集LLVIP和MSRS上进行了实验。结果表明:相比可见光或红外图像,BoT-YOLOv7对融合图像的检测精度较高;改进算法对融合图像取得了92.6%的平均精度均值,较原始YOLOv7模型提高了5.83%;BoT-YOLOv7算法在检测行人和汽车等目标时漏检和误检率较低,具有较好的准确性和实时性,可以满足微光环境下多目标探测的要求。 相似文献
47.
为探究钨杆超高速侵彻混凝土靶的侵彻深度随弹体初速的变化规律,利用125 mm火炮开展钨合金杆弹侵彻混凝土试验,验证了数值模拟的合理性。利用LS-DYNA有限元软件,对超高速侵彻过程进行数值模拟,结合数值模拟结果进一步分析超高速侵彻过程。研究结果表明:(1) 0.2~1.6 km/s速度范围内,弹体质量侵蚀率与弹体初始动能呈线性关系;(2)侵彻深度随弹体初速增加呈现先增加后减小现象,在初速1.2 km/s附近存在侵深最大值约80倍弹径,超高速条件下侵彻深度对于中低速侵彻并无优势;(3)随着侵彻速度的增加,流体侵彻阶段的侵深变化不大,而刚体侵彻阶段大幅度降低,使总侵深大幅降低,导致总体侵深曲线呈现先增大后减小的趋势。 相似文献
48.
深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式(例如量子计算等)深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。 相似文献
49.
被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%~18.2%,并且具有更好的识别稳定性。 相似文献
50.
针对智能船舶的自主航行障碍物视觉快速检测与测距需求,提出一种基于深度学习的智能船舶轻量化水面障碍物视觉检测与测距方法。从障碍物检测速度和计算量的角度出发,该方法可提升智能船舶环境感知能力。首先,针对障碍物检测问题,在Yolov4检测模型的框架下,构建基于MobileNet特征提取网络的DIS-Yolo水面障碍物检测模型,实现模型网络结构的轻量化改进。其次,针对障碍物测距问题,基于所构建的障碍物检测模型和COMS成像模型,提出水面障碍物测距机制,实现水面障碍物的高精度测距。最后,通过模拟实验验证所改进模型的有效性与测距函数的精确度。所提出的方法可提升智能船舶的航行安全性,同时可为智能船舶环境感知需求提供新的思路。 相似文献