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基于深度学习的战场态势评估综述与研究展望
被引:42
|作者:
朱丰
[1
,2
]
胡晓峰
[1
]
机构:
[1] 国防大学信息作战与指挥训练教研部
[2] 中国人民解放军部队
来源:
关键词:
军事;
战场态势;
评估;
深度学习;
大数据;
D O I:
暂无
中图分类号:
TP18 [人工智能理论];
E91 [军事技术基础科学];
学科分类号:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要:
适用于大数据复杂系统的人工智能研究水平,已成为制约战场态势评估技术发展的瓶颈问题。2006年提出的人工智能新研究领域——深度学习,具备多层感知的深度网络模型,体现出非线性表达、多层学习、自主提取等优势,为研究大数据战场态势评估问题提供了技术支持。美军将机器学习作为重点发展的基础研究和应用开发领域,自2007年以来启动多个项目;我军应用与研究领域中,深度学习也得到重视并取得一些有益探索。展望未来,可从空间、时间角度研究大数据战场态势特征,并基于此构建基于深度学习的战场态势评估模型。
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