军事运筹与系统工程   2016 年 第30卷 卷 第3期 期

适用于大数据复杂系统的人工智能研究水平,已成为制约战场态势评估技术发展的瓶颈问题。2006年提出的人工智能新研究领域——深度学习,具备多层感知的深度网络模型,体现出非线性表达、多层学习、自主提取等优势,为研究大数据战场态势评估问题提供了技术支持。美军将机器学习作为重点发展的基础研究和应用开发领域,自2007年以来启动多个项目;我军应用与研究领域中,深度学习也得到重视并取得一些有益探索。展望未来,可从空间、时间角度研究大数据战场态势特征,并基于此构建基于深度学习的战场态势评估模型。