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题名基于PACA的复杂空中目标战术意图识别方法
被引量：1
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作者
宋晓程
冯舒婷
姜涛
李陟
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机构
北京电子工程总体研究所
河南大学金明校区人工智能学院
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出处
《现代防御技术》
北大核心
2024年第3期48-54,共7页
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文摘
针对战场中空中目标航迹动态性、时序变化性及意图多样的特性,提出一种基于端到端类属属性学习的识别方法,作为智能多意图识别模型的基本框架。融合目标航迹中的时序特征及属性特点,通过压缩及修正预处理统一输入编码信息,封装专家的知识经验为标签,学习指挥员战时情况判断的思维方式,消除其隐蔽性、欺骗性和对抗性所带来的干扰因素,得出特定目标的复杂战术意图。通过仿真实验,采用常用多分类评价体系分析端到端训练方式对结果的影响,以及与相关方法的对比分析表明,所提算法针对多意图识别更具有效性和参考价值,可用于支撑作战筹划系统建立非合作目标与保卫要地的关联关系。
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关键词
意图识别
时序特征
多标签分类
空中目标
面向多标签分类的端到端类属属性学习
航迹序列
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Keywords
tactical intention recognition
temporal features
multi-label classification
air target
end-toend probabilistic label specific feature learning for multi-label classification(PACA)
track sequence
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分类号
E917
[军事]
TJ85
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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