基于图卷积的陆域智能化无人作战体系效能评估

针对陆域智能化无人作战体系效能评估中存在的系统性不足、关联性缺乏以及高度复杂性考虑不足等问题,提出了一种基于图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks, GCN)的陆域智能化无人作战体系效能评估框架,旨在通过利用GCN技术对智能化无人作战体系效能进行精确评估。针对陆域智能化作战特点建立了一套智能化作战的评估指标体系,并将该体系映射到图网络结构上,实现对无人作战体系在复杂作战环境中的高度抽象表示;采用大数据分析技术与专家经验知识对初始数据集进行预处理和特征工程,以优化输入数据的质量;通过应用GCN的半监督学习模式,深入挖掘指标体系的层次结构及其各组成部分之间的相互关联,实现对陆域智能化无人作战体系效能的综合评估。该评估框架针对目前陆域智能化无人作战体系效能评估中存在的诸多问题,提供了一种动态性强、系统化全面的解决方案,展示了GCN在军事科技领域的应用潜力。