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摘要
为解决因训练数据量匮乏导致深度学习大模型泛化性能差的问题，提出了一种引入装备基础理论知识作为辅助驱动的装备效能智能预测方法。首先，概述了通用装备基础模型构建范式，并阐述了将理论知识引入深度学习模型的训练方法；然后，针对效能预测涉及的多维度时间序列预测问题，提出了GA-CNN-LSTM混合预测模型；最后，以典型预警雷达装备的作战仿真效能评估为例，对混合预测模型进行了试验验证。试验结果表明，混合预测模型在R平方分数性能指标上比原始模型提高了约2.9%，模型有效且实用。
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单位南京理工大学; 自动化学院
