事件提取方法在军事领域的应用趋势

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事件提取可以帮助用户从海量、无序的非结构化信息中快速、准确地获取感兴趣的事件,在自然语言处理领域有广泛应用.在梳理事件的概念、知识表示以及事件提取发展历程的基础上,对元事件和主题事件的提取方法分别进行了归纳和分析,并总结了事件提取方法在军事上的研究现状,探讨了其在军事领域未来的应用趋势.
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为了检验评估合成旅装备保障能力,通过查阅文献资料、部队调研,基于“任务-能力”映射的方法,构建了合成旅装备保障能力评估指标体系,并通过层次分析法确定评估指标权重,采用模糊综合评判法计算评估结果,最终为开展合成旅装备保障能力考核评估提供借鉴参考.
为提高弹丸脱靶量预测的精度,建立了基于自适应新息卡尔曼滤波算法的弹丸脱靶量递推预测模型.首先,利用各误差源特性建立误差源模型,结合其特性叠加生成合理的脱靶量序列,并建立自适应新息卡尔曼滤波的状态方程.然后,利用新息序列计算系统噪声矩阵和量测噪声协方差矩阵,构建自适应新息卡尔曼滤波预测模型.最后,将改进后的预测结果与传统卡尔曼滤波预测对比分析.Matlab仿真结果表明:卡尔曼滤波的性能和估计准确性依赖于系统模型和噪声统计特性,改进后的新息卡尔曼滤波模型的预测结果更加精确.同时,在随机脱靶量序列中,该算法具有
装甲装备在役考核数据类型复杂并且体量大,传统的评估方法难以有效挖掘数据隐藏的信息.通过分析装甲装备在役考核内容及原则,分析深度学习优势,研究深度置信网络模型,提出基于深度置信网络的装甲装备在役考核模型,并以装甲装备服役经济性为例,使用样本数据对模型进行训练和验证,实例表明能够实现装甲装备在役考核的客观评估.
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