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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
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作者
朱丰
胡晓峰
贺筱媛
孔亦思
杨璐
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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
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期2291-2300,共10页
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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)
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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。
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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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Keywords
battlefields encompassing situation cognition
commanders
method of establishing models
CNN
insufficient samples
deep learning
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名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
吴琳
贺筱媛
吕学志
廖鹰
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机构
中国人民解放军国防大学
中国人民解放军
中国人民解放军信息工程大学
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期761-771,共11页
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基金
国家自然科学基金(61374179
61773399)
+1 种基金
国家自然科学基金青年科学基金(61703412)
军民共用重大研究计划联合基金(U1435218)
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文摘
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。
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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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Keywords
combat situation cognition
artificial intelligence
situation intelligent cognition
concept model
technology framework
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分类号
E917
[军事]
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题名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
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机构
国防大学联合作战学院
解放军
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2019年第11期11-15,共5页
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基金
国家自然科学基金(61703412)
“十三五”装备预先研究基金资助项目(41401030303)
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文摘
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。
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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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Keywords
generative adversarial networks
operation SoS
complex system modeling
insufficient samples
battlefield situation awareness
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分类号
E917
[军事]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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