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根据目标的属性特征对目标意图进行识别,对于战场进行下一步决策有非常重要的意义。传统的意图识别方法,需要大量的先验知识以及很难处理时序问题。论文通过一种新的目标意图识别方法。该方法对目标的连续时刻的属性数据进行仿真,并进行数据预处理,使用LSTM神经网络模型进行训练。通过仿真数据,在TensorFlow平台构建并训练LSTM神经网络模型,最终确定网络的结构和参数。实验结果表明,构造好的LSTM网络模型取得比较好的效果。