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101.
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
102.
103.
针对舰艇编队威胁海域安全的案例,设计了红方突防攻击、蓝方防空反导的想定以及陆、海、空3种反航母作战策略,基于墨子系统开展多方案作战仿真,获得了双方战损数据。在此基础上,建立了以引诱、攻击等性能参数为基础的指标体系,以层次分析法(AHP)分析了3种策略的作战效能。进一步提出了一种以AHP权重定奖励的深度强化学习(DQN)算法,对海基策略进行了优化,作战效能提高了5.36%。研究结果表明,基于墨子系统这一类作战仿真软件开展想定设计、作战策略仿真,再建立AHP-DQN进行作战效能优化的方法可为反舰作战提供参考。 相似文献
104.
为解决天基信息支援装备体系的作战效能动态评估问题,提出一种基于动态贝叶斯网络的天基信息支援装备体系作战效能评估方法。首先以系统动力学模型获取数据样本,然后以静态贝叶斯网络作战效能评估模型为基础建立动态网络,以EM参数学习算法构建动态贝叶斯网络作战效能评估模型,最后对天基信息支援装备体系进行作战效能分析。在作战效能评估模型的基础上,以海上方向打击移动舰船目标的作战场景为例,分析了天基信息支援装备体系中诸多影响因素之间的相互关系与影响程度。同时,仿真实验验证了该方法应用在天基信息支援装备体系作战效能评估中的有效性和可行性,能够为天基信息支援装备体系作战效能评估提供坚实的技术支撑。 相似文献
105.
106.
针对末敏弹在无气象条件数据作战时弹道误差大,无法对目标精确覆盖,导致作战效能降低,甚至无法达成作战目的这一问题,对目前常用的两种解决思路和作战使用方法进行了阐述。基于试验靶场实际工作经验,探寻了一种利用气象预报数据解算末敏弹弹道诸元的新思路。通过大量试验数据和弹道仿真结果,对比分析了标准气象条件、气象预报数据、实际气象数据等环境因素下的弹道落点与试验实测落点偏差,验证了气象预报数据在末敏弹射程与侧偏预测的准确性与可靠性,为提升实战条件下末敏弹的作战效能提供了理论依据,也为末敏弹试验开展提供了便利。 相似文献
107.
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109.
110.
当前,科学技术的迅猛发展推动了军事领域的深刻变革。以信息化为特征的高技术战争已经成为现代战争的基本形态,军队的组织结构、力量编成、作战思想和作战样式等都在发生深刻的变化。为适应新的形势,跟上世界军事转型的步伐,维持其大国地位,法国近年来,积极调整军事战略,提出了具体的军事改革目标和相应的发展计划,调整体制结构,大力发展信息化武器装备,努力提高军队的信息化水平和信息化作战能力,使法国军事实力不断增强。调整军队建设目标近年来,法国军队在参与北约联合军事行动中,逐步认识到法军和武器装备的弱点以及与美军的差距,由此开… 相似文献