文献类型：期刊文章

作　　者：朱丰[1,2] 胡晓峰[1]

机构地区：[1]国防大学信息作战与指挥训练教研部 [2]中国人民解放军93682部队

出　　处：《军事运筹与系统工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61374179);原总装备部装备预研基金资助项目(9140C890403150C89001);军民共用重大研究计划联合基金资助项目(U1435218)

年　　份：2016

卷　　号：30

期　　号：3

起止页码：22-27

语　　种：中文

收录情况：NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：适用于大数据复杂系统的人工智能研究水平,已成为制约战场态势评估技术发展的瓶颈问题。2006年提出的人工智能新研究领域——深度学习,具备多层感知的深度网络模型,体现出非线性表达、多层学习、自主提取等优势,为研究大数据战场态势评估问题提供了技术支持。美军将机器学习作为重点发展的基础研究和应用开发领域,自2007年以来启动多个项目;我军应用与研究领域中,深度学习也得到重视并取得一些有益探索。展望未来,可从空间、时间角度研究大数据战场态势特征,并基于此构建基于深度学习的战场态势评估模型。

关 键 词：军事 战场态势 评估  深度学习  大数据

分 类 号：E917] TP183]