【摘 要】
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空中意图识别是从信息域向认知域过渡的关键，是防空作战指挥决策的基本依据，也是战场认知和智能决策的前提和基础，一直被认为是战场态势感知的核心内容。然而，现有的研究大多较为单一地追求意图识别的准确率，没有考虑意图识别的误判代价是否等价，空中目标意图识别应当同时兼顾准确率和代价敏感属性。为了解决不同的误判情况可能对我方造成不同损失的问题，基于门控循环单元和全卷积网络设计了一种新的用于代价敏感的空中目标意
【基金项目】
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国家自然科学基金（61806219,61703426,61876189）； 陕西省科学基金（2021JM-226）； 陕西省高校科协青年人才托举计划（20190108,20220106）； 陕西省创新能力支撑计划（2020KJXX-065）；
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空中意图识别是从信息域向认知域过渡的关键，是防空作战指挥决策的基本依据，也是战场认知和智能决策的前提和基础，一直被认为是战场态势感知的核心内容。然而，现有的研究大多较为单一地追求意图识别的准确率，没有考虑意图识别的误判代价是否等价，空中目标意图识别应当同时兼顾准确率和代价敏感属性。为了解决不同的误判情况可能对我方造成不同损失的问题，基于门控循环单元和全卷积网络设计了一种新的用于代价敏感的空中目标意图识别的深度学习模型（GRU-FCN），并提出代价敏感改进策略。实验分析表明，GRU-FCN模型的准确率达到了98.57%，超过对比实验中其它空中目标意图识别模型2.24%；融入代价敏感改进策略后，整体误判代价由0.3467降为0.1757，在保证了准确率满足要求的同时具备了代价敏感意图识别的能力。
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