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基于深度时空循环神经网络的协同作战行动识别 被引量：6
1
作者 易卓 廖鹰 +2 位作者 胡晓峰 杜学绘 朱丰 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期793-800,共8页
针对协同作战行动识别面临的行为特征空间大、模型参数多、训练速度慢等问题,将时空图模型和时序建模有机结合,提出基于深度时空循环神经网络的协同作战行动识别方法,建立战场协同作战行动识别架构,引入建议窗口生成机制划分战场空间为... 针对协同作战行动识别面临的行为特征空间大、模型参数多、训练速度慢等问题,将时空图模型和时序建模有机结合,提出基于深度时空循环神经网络的协同作战行动识别方法,建立战场协同作战行动识别架构,引入建议窗口生成机制划分战场空间为局部战场集,利用时空图设计层次循环神经网络模型以识别局部战场协同作战行动,并结合局部战场协同关系传递性实现整个战场的协同行动识别。实验分析表明,该方法具有较高的协同作战行动识别准确率。 展开更多
关键词 协同作战 层次循环神经网络 协同作战行为识别 时空图 态势理解
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