【摘 要】
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对战场目标战术意图的快速,准确的识别,是取得战争胜利的前提和基础。但随着信息化战争的到来,人工识别空中目标作战意图的效率越来越差,并且传统的空中目标作战意图方法仅依据单一时刻数据难以有效捕获时序数据上的特征信息。在此背景下,本文设计了一种新的深度学习方法 Attention-TCN-BiGRU（AT-BiGRU）以提高空中目标作战意图识别能力。具体来说,根据作战任务和空中态势选取合适的特征构建空中
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对战场目标战术意图的快速,准确的识别,是取得战争胜利的前提和基础。但随着信息化战争的到来,人工识别空中目标作战意图的效率越来越差,并且传统的空中目标作战意图方法仅依据单一时刻数据难以有效捕获时序数据上的特征信息。在此背景下,本文设计了一种新的深度学习方法 Attention-TCN-BiGRU（AT-BiGRU）以提高空中目标作战意图识别能力。具体来说,根据作战任务和空中态势选取合适的特征构建空中目标意图特征集,并将其编码成时序特征,通过Attention机制对特征集中的每个特征赋予合适的权重,运用TCN挖掘数据中潜在特征,利用BiGRU捕获数据中的长期依赖性。通过与其它方法对比和消融实验证明,Attention-TCN-BiGRU在空中目标意图识别准确率方面优于最先进的方法。
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