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基于卷积神经网络的单机空战威胁评估: 收藏
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引用; 《电子设计工程》2023年第23期31卷 12-16,21页; 作者：方伟张婷婷余应福谭凯文海军航空大学山东烟台264001 海战场信息感知与融合技术国家级实验教学中心山东烟台264001; 针对传统的空战威胁评估方法处理单机空战数据时难以兼顾准确率和实时性等问题,文中提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的空战威胁评估模型。基于作战任务背景对空战要素进行分析,提取主要威胁指标;构建威...; 针对传统的空战威胁评估方法处理单机空战数据时难以兼顾准确率和实时性等问题,文中提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的空战威胁评估模型。基于作战任务背景对空战要素进行分析,提取主要威胁指标;构建威胁指数函数公式,以威胁要素为输入,输出威胁值,将威胁值量化后生成训练样本数据,利用卷积神经网络模型进行训练。仿真结果表明,该模型在具有实时性、满足实战要求的前提下,同时兼具较高的准确率,三种敌机威胁等级的识别准确率达98.50%。; 来源：详细信息评论

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