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一种基于CNN的样本不足战场包围态势认知方法

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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.

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来源
《2017中国仿真大会》|2017年|2291-2300|共10页
会议地点香港
作者
Zhu Feng; 朱丰; Hu Xiaofeng; 胡晓峰; He Xiaoyuan; 贺筱媛; Kong Yisi; 孔亦思; Yang Lu; 杨璐;
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作者单位

香港中医学会、教育研究基金会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类战术学;
关键词
作战指挥; 战场包围态势认知; 深度学习; 卷积神经网络;

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