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摘要
武器站是一种可以远程操作的新型武器系统，装备有多种武器组合，当确认目标时，使用合适的武器实施攻击。当前武器的使用决策大多由指挥员凭借人工经验做出判断，缺乏自主能力以及无法处理各种复杂战场态势信息。针对上述问题，提出了一种基于深度学习的全连接残差网络武器站自主决策方法。将影响武器站决策的主要因素作为输入，以全连接神经网络为基础，加入批量标准化优化算法、丢弃层以及残差模块(ResNet)构建模型，比较了模型输出与样本标签，分析了训练样本数目对模型精度的影响，对比了3种不同训练数据量下的模型在同一测试集下的准确率与损失变化情况。模型验证与仿真表明，该模型可以进行武器站自主决策。
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单位中北大学; 机电工程学院
