【摘 要】
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随着信息技术的迅猛发展,战场态势数据呈现出体量大、类型多、增长快、价值密度低等“4v”特点,能够增强态势感知的同时,大量冗余数据也会严重干扰指挥员对有用信息的提取和
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61773399)
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随着信息技术的迅猛发展,战场态势数据呈现出体量大、类型多、增长快、价值密度低等“4v”特点,能够增强态势感知的同时,大量冗余数据也会严重干扰指挥员对有用信息的提取和有效利用,影响指挥员快速、准确地决策。针对态势信息给指挥员带来的信息过载问题,提出一种基于注意力机制的深度学习态势信息推荐模型,引入双层注意力机制,利用多层神经网络分别学习项目级和组件级的注意力权重,深究指挥员与态势信息之间的潜在关系,构建指挥员偏好预测模型,提高推荐的准确性。
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