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结合图神经网络与规则约束的陆域作战体系预测补全方法
1
作者
段晓华
石昊
王健
《火力与指挥控制》
北大核心
2025年第7期133-140,共8页
当前陆域作战体系模型分析研究中默认体系基础信息已知,这与战场中敌我信息不透明的情况不符;此外多数体系模型中因缺少作战单元地理环境信息而导致模型精度欠缺。引入作战单元地理环境等信息,实现陆域作战体系精细化建模,并提出图神经...
当前陆域作战体系模型分析研究中默认体系基础信息已知,这与战场中敌我信息不透明的情况不符;此外多数体系模型中因缺少作战单元地理环境信息而导致模型精度欠缺。引入作战单元地理环境等信息,实现陆域作战体系精细化建模,并提出图神经网络结合规则约束的方法,将军事规则量化后融入到图神经网络预测模型中,构建综合损失函数,实现体系信息预测,完成体系补全。实验结果显示该方法能有效提升预测准确率。
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关键词
陆域作战体系
图神经网络
规则约束
综合损失函数
体系补全
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题名
结合图神经网络与规则约束的陆域作战体系预测补全方法
1
作者
段晓华
石昊
王健
机构
北方自动控制技术研究所
出处
《火力与指挥控制》
北大核心
2025年第7期133-140,共8页
基金
某装备预研技术课题资助项目(301090802)。
文摘
当前陆域作战体系模型分析研究中默认体系基础信息已知,这与战场中敌我信息不透明的情况不符;此外多数体系模型中因缺少作战单元地理环境信息而导致模型精度欠缺。引入作战单元地理环境等信息,实现陆域作战体系精细化建模,并提出图神经网络结合规则约束的方法,将军事规则量化后融入到图神经网络预测模型中,构建综合损失函数,实现体系信息预测,完成体系补全。实验结果显示该方法能有效提升预测准确率。
关键词
陆域作战体系
图神经网络
规则约束
综合损失函数
体系补全
Keywords
land combatsystem
graph neural network
rule constraints
comprehensive loss func-tion
system completion
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合图神经网络与规则约束的陆域作战体系预测补全方法
段晓华
石昊
王健
《火力与指挥控制》
北大核心
2025
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