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基于深度学习的战场态势评估综述与研究展望 被引量:38

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摘要 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。
作者 朱丰 胡晓峰
出处 《军事运筹与系统工程》 2016年第3期22-27,共6页 Military Operations Research and Systems Engineering
基金 国家自然科学基金资助项目(61374179) 原总装备部装备预研基金资助项目(9140C890403150C89001) 军民共用重大研究计划联合基金资助项目(U1435218)
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参考文献38

二级参考文献464

共引文献977

同被引文献380

引证文献38

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