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针对指控系统复杂性、非线性,态势感知多源性、异构性等问题,探索人工智能的方法予以解决。采用深度强化学习技术设计具有自主决策能力的作战智能体,通过多模态深度神经网络感知并处理多源异构态势,利用基于价值-策略的自学习方法不断提升智能体决策质量。智能体可在自学习环境中采用多场景协同训练的方法进行训练。研究成果对人工智能在指控系统中的应用具有较大指导意义。