為梳理深度學(xué)習(xí)技術(shù)在軍事領(lǐng)域應(yīng)用面臨的難題,明確深度學(xué)習(xí)軍事化應(yīng)用攻關(guān)方向,首先從目標(biāo)識別、態(tài)勢感知和指揮決策等三方面總結(jié)了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀,然后分析了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在軍事領(lǐng)域應(yīng)用所面臨的難點與挑戰(zhàn)。其在目標(biāo)識別領(lǐng)域:面向稀缺認(rèn)知樣本的深度學(xué)習(xí)技術(shù)、不確定性信息條件下深度學(xué)習(xí)技術(shù)、實時性和基于無人平臺的深度學(xué)習(xí)均有待突破。在態(tài)勢感知領(lǐng)域:基于深度學(xué)習(xí)的戰(zhàn)場態(tài)勢大數(shù)據(jù)特征表示與挖掘技術(shù)、戰(zhàn)場態(tài)勢理解技術(shù)均有待突破。在指揮決策領(lǐng)域:深度學(xué)習(xí)的可解性有待提高,多實體協(xié)同決策技術(shù)、推理決策技術(shù)都有待提升。該研究成果能為深度學(xué)習(xí)技術(shù)在軍事領(lǐng)域中創(chuàng)新發(fā)展與工程研究提供參考方向。 

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【文章目錄】：
1 深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)識別領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀
2 深度學(xué)習(xí)在態(tài)勢感知領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀
3 深度學(xué)習(xí)在指揮決策領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀
4 深度學(xué)習(xí)技術(shù)在軍事領(lǐng)域應(yīng)用挑戰(zhàn)與發(fā)展前景
    4.1 深度學(xué)習(xí)技術(shù)在軍事目標(biāo)識別領(lǐng)域的應(yīng)用挑戰(zhàn)
    4.2 深度學(xué)習(xí)技術(shù)在態(tài)勢感知領(lǐng)域的應(yīng)用挑戰(zhàn)
    4.3 深度學(xué)習(xí)技術(shù)在指揮決策領(lǐng)域的應(yīng)用挑戰(zhàn)
5 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]深度殘差網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)多目標(biāo)識別[J]. 翟進(jìn)有,代冀陽,王嘉琦,應(yīng)進(jìn).  圖學(xué)學(xué)報. 2019(01)
[2]基于深度學(xué)習(xí)的戰(zhàn)場態(tài)勢高級理解模擬方法[J]. 朱豐,胡曉峰,吳琳,賀筱媛,楊璐.  火力與指揮控制. 2018(08)
[3]基于深度強化學(xué)習(xí)的作戰(zhàn)輔助決策研究[J]. 周來,靳曉偉,鄭益凱.  空天防御. 2018(01)
[4]基于深度網(wǎng)絡(luò)的空戰(zhàn)態(tài)勢特征提取[J]. 李高壘,馬耀飛.  系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2017(S1)
[5]基于深度學(xué)習(xí)的戰(zhàn)略威懾決策模型研究[J]. 榮明,楊鏡宇.  指揮與控制學(xué)報. 2017(01)
[6]基于深度學(xué)習(xí)的初級戰(zhàn)場態(tài)勢理解研究[J]. 廖鷹,易卓,胡曉峰.  指揮與控制學(xué)報. 2017(01)
[7]基于時序特征編碼的目標(biāo)戰(zhàn)術(shù)意圖識別算法[J]. 歐微,柳少軍,賀筱媛,郭圣明.  指揮控制與仿真. 2016(06)

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的雷達(dá)輻射源識別技術(shù)[D]. 冷鵬飛.中國艦船研究院 2018
[2]基于深度學(xué)習(xí)的軍事目標(biāo)識別[D]. 潘浩.杭州電子科技大學(xué) 2018



本文編號：3720005