信息化戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)作戰(zhàn)指揮的時(shí)效性、精確性都提出了更高要求,也為軍事輔助決策研究發(fā)展指明了新方向。隨著AlphaGo的出現(xiàn),深度學(xué)習(xí)技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域均取得了顯著成果,也給軍事領(lǐng)域特別是軍事輔助決策領(lǐng)域帶來(lái)了深刻影響。通過綜合分析總結(jié)當(dāng)前軍事輔助決策領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀,結(jié)合深度學(xué)習(xí)的原理和特點(diǎn),從情報(bào)信息融合、樣本自動(dòng)生成、訓(xùn)練模型泛化、自然語(yǔ)言理解等方面,提出基于深度學(xué)習(xí)的軍事輔助決策智能化建設(shè)發(fā)展的新思路。 

【文章來(lái)源】：火力與指揮控制. 2020,45(03)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

淺層網(wǎng)絡(luò)和深度網(wǎng)絡(luò)2006年，Hinton［32］等人提出了深度置信網(wǎng)絡(luò)，

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于模糊分類的戰(zhàn)術(shù)目標(biāo)情報(bào)處理方法研究[J]. 孫寶琛,嚴(yán)曉濱.  指揮控制與仿真. 2019(03)
[2]從態(tài)勢(shì)認(rèn)知走向態(tài)勢(shì)智能認(rèn)知[J]. 朱豐,胡曉峰,吳琳,賀筱媛,呂學(xué)志,廖鷹.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2018(03)
[3]基于深度學(xué)習(xí)的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)變化速度預(yù)測(cè)模型[J]. 陶九陽(yáng),吳琳,王馳,褚君達(dá),廖鷹,朱豐.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2018(03)
[4]對(duì)未知復(fù)雜體制雷達(dá)信號(hào)融合處理算法[J]. 趙汝鵬,田潤(rùn)瀾,王春雨,趙皓.  現(xiàn)代防御技術(shù). 2017(06)
[5]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作戰(zhàn)目標(biāo)識(shí)別方法的研究[J]. 譚景信,洪巖,孟德地,張軍堯.  計(jì)算機(jī)仿真. 2017(11)
[6]戰(zhàn)場(chǎng)對(duì)敵目標(biāo)戰(zhàn)術(shù)意圖智能識(shí)別模型研究[J]. 歐微,柳少軍,賀筱媛,曹占廣.  計(jì)算機(jī)仿真. 2017(09)
[7]基于稀疏自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軍事目標(biāo)圖像分類[J]. 沈先耿.  指揮與控制學(xué)報(bào). 2017(03)
[8]基于深度學(xué)習(xí)的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)評(píng)估綜述與研究展望[J]. 朱豐,胡曉峰.  軍事運(yùn)籌與系統(tǒng)工程. 2016(03)
[9]“深綠”及AlphaGo對(duì)指揮與控制智能化的啟示[J]. 金欣.  指揮與控制學(xué)報(bào). 2016(03)
[10]海軍兵棋演習(xí)系統(tǒng)研究[J]. 楊光,胡習(xí)霜.  指揮控制與仿真. 2016(04)

碩士論文
[1]戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)目標(biāo)識(shí)別與態(tài)勢(shì)意圖預(yù)測(cè)的算法研究[D]. 王楊.江南大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3439277