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一种基于CNN的样本不足战场包围态势认知方法
被引量:
4
1
作者
朱丰
胡晓峰
+2 位作者
贺筱媛
孔亦思
杨璐
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期2291-2300,共10页
为研究面对战场视图如何捕捉到指挥员认知经验的问题,深度学习中CNN可提供有力支持。但CNN的训练需要足够的样本数据,目前难以获得。针对战争中常见的战场包围态势认知及样本不足问题进行了剖析,提出一种基于CNN的样本不足包围态势认知...
为研究面对战场视图如何捕捉到指挥员认知经验的问题,深度学习中CNN可提供有力支持。但CNN的训练需要足够的样本数据,目前难以获得。针对战争中常见的战场包围态势认知及样本不足问题进行了剖析,提出一种基于CNN的样本不足包围态势认知新方法,该方法利用CNN的非线性拟合功能及包围态势图像的对称特性,可在一定程度上获得指挥员对包围态势的认知经验。仿真实验结果证明了方法的有效性和鲁棒性。
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关键词
战场包围态势认知
指挥员
建模方法
卷积神经网络
样本不足
深度学习
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职称材料
题名
一种基于CNN的样本不足战场包围态势认知方法
被引量:
4
1
作者
朱丰
胡晓峰
贺筱媛
孔亦思
杨璐
机构
中国人民解放军国防大学信息作战与指挥训练教研部
中国人民解放军
中国人民解放军
空军工程大学防空反导学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期2291-2300,共10页
基金
国家自然科学基金(61374179)
国家自然科学基金青年科学基金(61703412)
+1 种基金
军民共用重大研究计划联合基金(U1435218)
中国博士后科学基金(2016M602996)
文摘
为研究面对战场视图如何捕捉到指挥员认知经验的问题,深度学习中CNN可提供有力支持。但CNN的训练需要足够的样本数据,目前难以获得。针对战争中常见的战场包围态势认知及样本不足问题进行了剖析,提出一种基于CNN的样本不足包围态势认知新方法,该方法利用CNN的非线性拟合功能及包围态势图像的对称特性,可在一定程度上获得指挥员对包围态势的认知经验。仿真实验结果证明了方法的有效性和鲁棒性。
关键词
战场包围态势认知
指挥员
建模方法
卷积神经网络
样本不足
深度学习
Keywords
battlefields encompassing situation cognition
commanders
method of establishing models
CNN
insufficient samples
deep learning
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于CNN的样本不足战场包围态势认知方法
朱丰
胡晓峰
贺筱媛
孔亦思
杨璐
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
4
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