基于深度学习的战役初始态势认知方法

• 作者: 刘长江 吕学志 朱丰
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 战役初始态势 态势认知 深度学习 CNN
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 10-17
• 页数: 8页
• 分类号: TJ01|TP391.9
• 字数: 7010字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2020.04.003

摘要

战役初始态势不仅影响着整个战役进程,而且对战役筹划的影响也极为显著.以深度学习为代表的人工智能技术突飞猛进,为我们利用人工智能技术实现自动识别复杂的战役初始态势、模拟战役指挥员的经验知识带来了契机,作者就此问题进行初步探索性研究.对战役初始态势的概念及其类型进行了介绍,探讨了基于深度学习的战役初始态势认知模型构建,对模型构建步骤、输入和输出的设计进行了探讨,对卷积神经网络的基本思想、结构、训练进行了介绍,在示例中介绍了样本数据的录入程序、卷积神经网络的具体结构与应用程序,验证了方法的可行性与有效性.所提出的战役初始态势认知方法可以在一定程度上获得指挥员对战役初始态势的经验知识.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱丰	国防大学联合作战学院	5	17	3.0	4.0
2	刘长江	国防大学联合作战学院	1	0	0.0	0.0