摘要

对战场敌方目标战术意图的快速、准确和自动识别,是智能决策的前提和基础。针对传统意图识别模型在知识表达、网络训练和时序特征学习上面临的困难,提出一种模拟指挥员进行情况判断时的记忆机制和推理模式、基于长短时记忆循环神经网络的战场目标意图智能识别模型,构建了模型的基本框架、设计了相应的时序特征编码方法、标签知识封装与模式解析机制,并通过采用学习因子自适应调整策略提高模型的训练效率。测试结果表明,所提模型具有比传统循环神经网络模型更好的收敛性能,能以较高的识别准确率实现对敌方目标战术意图的自动识别。

  • 单位
    国防大学