【摘 要】
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提出了一种面向时序特征的战场态势描述方法,旨在从复杂、异构、高维且快速增长的战场数据中提取关键要素,将其转化为面向智能认知模型的规范化输入,通过将战场环境、作战实
【机 构】
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陆军边海防学院乌鲁木齐校区,国防大学联合作战学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273189,71401168)资助~~
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提出了一种面向时序特征的战场态势描述方法,旨在从复杂、异构、高维且快速增长的战场数据中提取关键要素,将其转化为面向智能认知模型的规范化输入,通过将战场环境、作战实体、作战任务等的静态属性和时序动态特征进行规范化编码,以有效描述战场态势关键特征,压缩编码长度并降低数据冗余,将所提面向时序特征的战场态势编码描述方法应用于智能态势认知模型,对于提高智能认知模型的鲁棒性和适用性,具有较强的实用价值.
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