空袭主攻方向的卷积神经网络判断模型

• 作者: 侯学隆 滕克难 马新星
• 来源期刊: 现代防御技术
• 学科: 军事
• 关键词: 防空作战 空袭主攻方向 深度学习 卷积神经网络 模糊综合评判 辅助决策
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 空天防御体系与武器
• 页码范围: 6-12
• 页数: 7页
• 分类号: E919
• 字数: 4123字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2018.05.02

摘要

针对传统空袭主攻方向判断方法对评价指标体系准确性、完备性要求高,对于信息模糊、缺失、矛盾等复杂条件适应性不强的问题,将卷积神经网络引入空袭主攻方向的判断模型,利用其较强的非线性建模能力,对信息模糊、含噪等条件适应强的特点,通过大样本集的训练,获得隐含其中的人的经验、知识等直觉思维.实验结果表明,建立的评判模型具有较强的容错能力和良好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	滕克难	海军航空工程学院科研部	132	558	11.0	16.0
2	马新星	海军航空工程学院指挥系	22	95	6.0	9.0
3	侯学隆	海军航空工程学院指挥系	56	162	7.0	9.0