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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
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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。 展开更多
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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从态势认知走向态势智能认知 被引量:51
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作者 朱丰 胡晓峰 +3 位作者 吴琳 贺筱媛 吕学志 廖鹰 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期761-771,共11页
针对联合作战背景下战役级作战态势认知相关问题进行了探讨,提出了态势认知、态势智能认知的概念模型,并厘清了若干概念;提出了态势智能认知相关技术框架,并剖析了其中要重点突破的5个关键问题,给出了可能的技术路线,为从作战态势认知... 针对联合作战背景下战役级作战态势认知相关问题进行了探讨,提出了态势认知、态势智能认知的概念模型,并厘清了若干概念;提出了态势智能认知相关技术框架,并剖析了其中要重点突破的5个关键问题,给出了可能的技术路线,为从作战态势认知走向态势智能认知奠定了基础。 展开更多
关键词 战场态势认知 人工智能技术 态势智能认知 概念模型 技术框架
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面向作战体系的生成式对抗网络应用研究 被引量:5
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作者 殷小静 胡晓峰 杨镜宇 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第11期11-15,共5页
生成式对抗网络GAN作为一种生成式模型,受博弈论中二人“零和”博弈的启发,通过对抗学习的方式来训练,可以达到估计数据样本的潜在分布、生成新的数据样本的目的。从GAN的基本原理和实现模型入手,综述了其衍生模型和研究进展,对其在作... 生成式对抗网络GAN作为一种生成式模型,受博弈论中二人“零和”博弈的启发,通过对抗学习的方式来训练,可以达到估计数据样本的潜在分布、生成新的数据样本的目的。从GAN的基本原理和实现模型入手,综述了其衍生模型和研究进展,对其在作战体系研究领域的应用进行了分析展望。 展开更多
关键词 生成式对抗网络 作战体系 复杂系统建模 样本不足 战场态势认知
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