【摘 要】
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针对传统空袭主攻方向判断方法对评价指标体系准确性、完备性要求高,对于信息模糊、缺失、矛盾等复杂条件适应性不强的问题,将卷积神经网络引入空袭主攻方向的判断模型,利用
【机 构】
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海军航空工程学院指挥系,海军航空工程学院科研部
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针对传统空袭主攻方向判断方法对评价指标体系准确性、完备性要求高,对于信息模糊、缺失、矛盾等复杂条件适应性不强的问题,将卷积神经网络引入空袭主攻方向的判断模型,利用其较强的非线性建模能力,对信息模糊、含噪等条件适应强的特点,通过大样本集的训练,获得隐含其中的人的经验、知识等直觉思维。实验结果表明,建立的评判模型具有较强的容错能力和良好的鲁棒性。
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