【摘 要】
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针对复杂战场环境下传统空中目标作战意图识别方法存在缺乏自学习能力、依赖专家经验和面对大样本数据集的推理能力不足的问题,提出了一种面向空中目标作战意图分析的标准化
【基金项目】
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国家自然科学基金（61702465）;中北大学研究生科技立项（20181532）项目资助
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针对复杂战场环境下传统空中目标作战意图识别方法存在缺乏自学习能力、依赖专家经验和面对大样本数据集的推理能力不足的问题,提出了一种面向空中目标作战意图分析的标准化全连接残差网络模型。空中战场态势属性因素作为输入,采用全连接网络将输入数据映射到高维空间,最终映射到样本标记空间,实现意图分析,利用批量归一化算法使网络着重学习非线性,加快网络收敛速度,添加残差网络使得在原有网络接近饱和时,继续提升网络的自学习能力。实验对模型训练和测试过程中准确率变化进行了分析,结果表明该方法可以快速准确识别目标的作战意图。
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