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一种基于CNN的样本不足战场包围态势认知方法
朱丰 胡晓峰 贺筱媛 孔亦思 杨璐 · 2017
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阅读量：230
战场包围态势认知
指挥员
建模方法
卷积神经网络
样本不足
深度学习
期刊名称：
系统仿真学报   2017 年 第29卷 卷 第10期 期
摘要：
为研究面对战场视图如何捕捉到指挥员认知经验的问题,深度学习中CNN可提供有力支持。但CNN的训练需要足够的样本数据,目前难以获得。针对战争中常见的战场包围态势认知及样本不足问题进行了剖析,提出一种基于CNN的样本不足包围态势认知新方法,该方法利用CNN的非线性拟合功能及包围态势图像的对称特性,可在一定程度上获得指挥员对包围态势的认知经验。仿真实验结果证明了方法的有效性和鲁棒性。
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