国家自然科学基金(61374179)
- 作品数：16 被引量：122H指数：6
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- 相关机构：国防大学空军工程大学中国人民解放军93682部队更多>>
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- 基于生成对抗网络的防空体系态势辅助分析
- 2022年
- 针对当前从体系视角对防空体系进行态势分析的模型较为缺乏,且模型结果不易于指挥员分析理解的问题,提出了基于生成对抗网络的防空体系态势辅助分析模型。首先,通过图形化的方法对防空体系态势信息以及作战能力进行描述,便于人类指挥员更好的理解。然后,利用生成对抗网络模拟人类指挥员态势分析的过程,从浅层态势特征推理得到防空体系能力图。最后,利用多个指标对各类模型的结果进行对比。实验结果表明,所提模型可以从体系视角进行分析,得到防空体系能力图,生成图像的准确率较其他模型至少提高34.1%。
- 刘戎翔吴琳谢智歌刘虹麟
- 关键词：防空体系
- 基于堆栈自编码降维的武器装备体系效能预测被引量：5
- 2017年
- 为科学有效地开展武器装备体系效能预测,解决传统上依赖专家提取特征、人为认定特征间关系带来的主观性过强等问题,提出了基于数据驱动的武器装备体系效能预测模式,并在此基础上,设计了堆栈自编码神经网络和支持向量回归机的混合预测模型。针对大样本、高维仿真数据,利用深度学习良好的特征抽取能力,选用堆栈自编码神经网络先对问题进行非线性特征降维,自主发现关键特征及其关联关系,然后利用支持向量回归机对降维后的关键特征开展预测。最后,通过作战实例验证了该模型的可行性和有效性。
- 任俊李宁
- 关键词：降维武器装备体系
- 基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型被引量：1
- 2020年
- 对飞行目标类型的准确识别是空中作战意图识别的前提和基础。针对当前各类识别模型在训练样本较少时,较难同时获得模型的稳定性和较好的泛化能力且在线学习能力较差的问题,提出了一种基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型,将k近邻学习模型与BP神经网络模型进行整合,使模型兼具训练稳定性与较好的泛化能力;通过算法设计,模型具有了整体动态更新的能力。基于某作战仿真系统完成飞行目标识别实验,对比了该模型与各类模型的性能表现。实验结果显示所提出的模型识别正确率稳定在90%左右,且在个体学习器的基础上至少提高2%。
- 刘戎翔贺筱媛陶九阳
- 关键词：BP神经网络模型
- 扇形航路雷达探测式反潜巡逻机绩效评估方法
- 2019年
- 在军事领域研究中,反潜巡逻机绩效评估问题是个关键性的军事和技术问题,需要重点研究解决。传统的方法通常计算复杂或主要依赖于人的因素,不利于解决绩效评估问题。因此,如何寻求相对便捷的、简单的,且尽可能客观的评估方法,是有待研究的重要问题。针对这个问题展开了一定的研究,在论述分析了扇形航路雷达探测式反潜巡逻机工作特点的基础上,通过建立合理的数学模型,提出了一种面向反潜巡逻机绩效评估的新方法。该方法通过对机载雷达探测工作方式下的扇形搜索区域面积和持续巡逻时间进行概略评估,达到了简单、便捷的效果,可客观、合理、高效地实现一定的反潜巡逻机绩效评估。实验案例验证了所提方法的有效性。
- 朱丰胡晓峰胡晓峰郭圣明任远杨璐
- 关键词：反潜巡逻机绩效评估
- 基于“四域”的卫星通信系统效能评估指标体系被引量：5
- 2015年
- 针对作战领域应用中的卫星通信系统效能评估问题,提出了一种"四域"范畴下的指标体系构建理念,结合卫星通信系统的结构、功能和性能,对卫星通信系统效能评估指标体系进行了物理域、信息域、认知域和社会域的域结构划分,并构建了具体的指标体系用以支持卫星通信系统的效能评估,为卫星通信系统效能评估的指标体系设计提供了一个全新的和更为完整的框架结构参考.
- 许相莉胡晓峰秦永刚
- 关键词：卫星通信系统指标体系
- 一种基于CNN的样本不足战场包围态势认知方法被引量：4
- 2017年
- 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。
- 朱丰朱丰胡晓峰孔亦思杨璐
- 关键词：指挥员建模方法卷积神经网络
- 战场态势感知中的注意力机制探析被引量：10
- 2017年
- 战场态势感知是指挥决策的基础。开展对战场态势感知机制的研究,可以从理论上厘清机理,为将来设计智能认知模型与算法,辅助指挥员进行态势感知奠定基础。从注意力机制入手,综述了心理学和态势感知理论中注意力机制的理论研究以及建模方法,提出了战场态势感知中的注意力机制的概念和框架,并展望了在作战目标价值评估中的应用。
- 孔亦思胡晓峰朱丰陶九阳
- 关键词：作战目标价值评估
- 基于SDA与SVR混合模型的迁移学习预测算法被引量：7
- 2018年
- 为了解决大数据时代下小样本数据预测精度不高的问题,提出一种基于堆栈降噪自编码(SDA)与支持向量回归机(SVR)的混合模型。该方法采用源域大样本数据对堆栈降噪自编码和支持向量回归机混合模型进行迁移预训练,再利用目标域小样本数据微调混合模型。堆栈降噪自编码器具有良好的通用深层特征自主抽取能力,能够发掘源领域与目标领域相似任务间的共有特征知识,该知识能够辅助支持向量回归机在高维噪声小样本数据集上的预测。在多种数据集上的实验结果证明了该方法的有效性。
- 任俊任俊胡晓峰
- 关键词：特征提取
- 基于深度学习的战场态势评估综述与研究展望被引量：38
- 2016年
- 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。
- 朱丰胡晓峰
- 关键词：军事战场态势大数据
- 战役态势认知的概念框架被引量：13
- 2019年
- 战役指挥人员根据态势认知进行决策,态势认知不足将导致决策错误。如何开发战役态势认知智能辅助系统,以辅助战役指挥官动态认知战役态势是一个亟待解决的问题。对态势认知概念进行了介绍;对战役态势概念和要素进行了分析;根据战役态势特点构建了战役态势认知框架,描述了框架各个组成部分的功能、作用和主要模型。所提出的战役态势认知的概念框架可以为战役态势认知智能辅助系统提供指导。
- 吕学志吕学志胡晓峰吴琳
- 关键词：战役联合作战
