标准化全连接残差网络空战目标威胁评估

发布时间：2022-10-15 20:59

　　针对空战态势中威胁评估传统方法存在缺乏自学习能力和面对大样本数据集推理能力不足的问题,提出了利用深度学习的基于标准化全连接残差网络空战目标威胁评估的方法。将影响空战目标威胁的主要因素作为输入,利用普通全连接神经网络训练模型的自学习能力,结合批量标准化（Batch Normalization）的优化算法和结构优化的残差网络（ResNet）增强网络的自学习能力,比较了样本的标记和网络模型的输出。分析了训练样本个数对网络训练准确率和损失变化的影响,对比了3种不同数据量下的训练模型在同一测试集下测试的准确率和损失变化。结果表明,该方法可以快速准确地评估空战中目标的威胁程度。 

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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于云模型和改进熵权的空战多目标威胁等级评估[J]. 高阳阳,余敏建,王子博琳.  火力与指挥控制. 2018(09)
[2]基于小波神经网络的无人机目标威胁评估[J]. 陈侠,乔艳芝.  火力与指挥控制. 2018(08)
[3]基于深度学习的战场态势高级理解模拟方法[J]. 朱丰,胡晓峰,吴琳,贺筱媛,杨璐.  火力与指挥控制. 2018(08)
[4]基于组合赋权的空战威胁评估方法研究[J]. 张列航.  火炮发射与控制学报. 2018(02)
[5]基于深度学习的战场态势评估综述与研究展望[J]. 朱丰,胡晓峰.  军事运筹与系统工程. 2016(03)
[6]防空系统中空中目标威胁评估方法研究[J]. 付涛,王军.  指挥控制与仿真. 2016(03)
[7]贝叶斯网络下考虑攻击企图的目标威胁评估[J]. 姚跃亭,赵建军,万宇.  火力与指挥控制. 2012(05)
[8]空中隐身目标威胁等级的仿真研究[J]. 刘秀祥,雷振亚,谢拥军,王俊鹏.  计算机仿真. 2011(07)
[9]基于灰色关联决策的空袭目标威胁评估模型研究[J]. 刘健.  战术导弹技术. 2010(06)
[10]基于混合型多属性决策方法的目标威胁评估[J]. 程明,周德云,张堃.  电光与控制. 2010(01)

硕士论文
[1]态势估计中目标意图识别的研究与实现[D]. 李香亭.中北大学 2012



本文编号：3692030