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摘要
为解决战场聚集行为预测面临的特征空间大、涉及单元动态变化、聚集特征难以提取等挑战,提出基于三维卷积神经网络的战场聚合行为预测方法。通过在二维卷积核基础上引入时间维度,建立三维卷积神经网络模型,以识别战场聚集行为;通过构建可变结构的层次长短时记忆网络对聚集行为进行时序分析,预测聚集行为发生的时间、地点等关键要素。实验分析表明,该方法能较准确地预测战场的聚集行为,且引入人在回路策略将进一步提升预测的准确性。
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单位信息工程大学; 国防大学
