針對空戰(zhàn)態(tài)勢中威脅評估傳統(tǒng)方法存在缺乏自學(xué)習(xí)能力和面對大樣本數(shù)據(jù)集推理能力不足的問題,提出了利用深度學(xué)習(xí)的基于標(biāo)準(zhǔn)化全連接殘差網(wǎng)絡(luò)空戰(zhàn)目標(biāo)威脅評估的方法。將影響空戰(zhàn)目標(biāo)威脅的主要因素作為輸入,利用普通全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型的自學(xué)習(xí)能力,結(jié)合批量標(biāo)準(zhǔn)化（Batch Normalization）的優(yōu)化算法和結(jié)構(gòu)優(yōu)化的殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）增強網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力,比較了樣本的標(biāo)記和網(wǎng)絡(luò)模型的輸出。分析了訓(xùn)練樣本個數(shù)對網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練準(zhǔn)確率和損失變化的影響,對比了3種不同數(shù)據(jù)量下的訓(xùn)練模型在同一測試集下測試的準(zhǔn)確率和損失變化。結(jié)果表明,該方法可以快速準(zhǔn)確地評估空戰(zhàn)中目標(biāo)的威脅程度。 

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3692030