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基于深度神经网络的战场模拟伤员数据增强模型研究
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作者 殷继彬 赵鹏飞 +3 位作者 冯欣伟 薛晨 张海玲 张义 《中华航海医学与高气压医学杂志》 CAS CSCD 2022年第4期449-452,共4页
为了提高卫勤模拟训练的效果,基于战伤严重度评分并综合运用深度神经网络(DNN)建模技术,建立一种新的战伤数据增强模型(WTSS-DNN),用于准确统计卫勤模拟训练系统中的伤员数据,并构建满足卫勤组织指挥要求、符合战时伤员救治特征的战场... 为了提高卫勤模拟训练的效果,基于战伤严重度评分并综合运用深度神经网络(DNN)建模技术,建立一种新的战伤数据增强模型(WTSS-DNN),用于准确统计卫勤模拟训练系统中的伤员数据,并构建满足卫勤组织指挥要求、符合战时伤员救治特征的战场模拟伤员。WTSS-DNN相较于传统的人工数据生成方法,在保持后果预测准确性和伤情合理性的前提下,可以自动化、大规模地生成战伤伤员数据,对战伤数据分析研究、战时伤员伤情快速评估及分级后送具有重要意义。 展开更多
关键词 深度神经网络 战场虚拟伤员 数据增强 模拟训练
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