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基于深度学习的兵棋演习数据特征提取方法研究
  • ISSN号:2095-3828
  • 期刊名称:《装备学院学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:国防大学信息作战与指挥训练教研部,北京100091
  • 相关基金:军民共用重大研究计划联合基金(U1435218); 国家自然科学基金(61403401)资助
中文摘要:

为使基于机器学习的兵棋演习战场态势分析理解取得更好结果,围绕兵棋演习数据特征提取问题,以深度学习方法为手段,提出了一种栈式稀疏降噪自编码网络模型,输入真实的兵棋演习数据进行了特征提取实验,通过分类精度表征了方法的效果,并进行了多种不同方法的对比实验,证明了深度学习方法的优势.

英文摘要:

In order to improve the analysis and understanding of the wargame exercises battlefield situation based on machine learning,this paper focuses on the feature extraction problem of wargame exercises data, proposed a deep learning model of stacked sparse denoising autoencoder network, conducted the experiment with real wargame exercises data, demonstrated the effect by calculating the classification accuracy and prove its advantages by contrastive experiments based on different methods.

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期刊信息
  • 《装备学院学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:装备学院
  • 主办单位:装备学院科研部
  • 主编:邹鹏
  • 地址:北京怀柔3380信箱222号
  • 邮编:101416
  • 邮箱:xuebao@263.net.cn
  • 电话:010-66364095
  • 国际标准刊号:ISSN:2095-3828
  • 国内统一刊号:ISSN:10-1066/Z
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2004年被评定为军事学核心期刊,2006年入选中国科...,2006、2008、2010年连续三次荣获国家教育部"中国...,2010年获教育部"中国科技论文在线优秀期刊"奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国国家哲学社会科学学术期刊数据库
  • 被引量:661