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基于深度学习的自组织态势感知与决策系统 被引量:6

Research of Self-organization Situation Awareness and Decision System Based on Deep Learning
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摘要 针对巡飞弹武器平台,如何提高态势感知的精准性和实时性以及作战任务自主决策的准确性,已成为当前的一个研究热点。结合以深度学习技术为代表的人工智能最新研究成果,提出基于深度学习的目标识别模型、任务自主决策模型和任务规划模型,并将模型应用于巡飞弹武器平台,提升巡飞弹武器平台协同作战任务的自主决策和智能规划能力。 For loitering missile weapon platform,studying on how to improve the precision and real-time of situational awareness and accuracy of self-decision of combat task has become a hot topic at present.To achieve antonmous decision and intelligent planning for loitering missile weapon platform,object recognition model,self decision model of task and task planning model are presented based on deep learning--the latest research results of artificial intelligence in this paper.
作者 李晓婷 贾婧 孟云霞 LI Xiao-ting;JIA Jing;MENG Yun-xia(North Automatic Control Technology Institute,Taiyuan 030006,China)
出处 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2021年第4期147-151,共5页 Fire Control & Command Control
基金 国防基础科研计划基金资助项目(JCKY2017208B018)。
关键词 深度学习 自主决策 自组织 态势感知 deep learning self-decision self-organization situational awearness
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参考文献7

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引证文献6

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