基于GAN的体系能力图谱生成方法

体系能力图谱是体系能力的一种可视化表现形式,是从体系视角对整体能力的刻画,是体系能力分析的一种重要方法。本文提出利用生成对抗网络的方法完成从体系特征到体系能力图谱的预测,设计合理的网络框架和损失函数,并利用体系实验床平台获取体系特征和能力图谱样本对来训练模型。所提方法相比于传统实验方法,不仅可以快速得到能力图谱,还可以根据体系的改变直接得到多维度的能力图谱,为作战提供实时辅助分析。     

基于生成对抗网络的防空体系态势辅助分析

针对当前从体系视角对防空体系进行态势分析的模型较为缺乏, 且模型结果不易于指挥员分析理解的问题, 提出了基于生成对抗网络的防空体系态势辅助分析模型。首先, 通过图形化的方法对防空体系态势信息以及作战能力进行描述, 便于人类指挥员更好的理解。然后, 利用生成对抗网络模拟人类指挥员态势分析的过程, 从浅层态势特征推理得到防空体系能力图。最后, 利用多个指标对各类模型的结果进行对比。实验结果表明, 所提模型可以从体系视角进行分析, 得到防空体系能力图, 生成图像的准确率较其他模型至少提高34.1%。     

基于GAN的体系能力图谱生成方法

体系能力图谱是体系能力的一种可视化表现形式,是从体系视角对整体能力的刻画,是体系能力分析的一种重要方法。本文提出利用生成对抗网络的方法完成从体系特征到体系能力图谱的预测,设计合理的网络框架和损失函数,并利用体系实验床平台获取体系特征和能力图谱样本对来训练模型。所提方法相比于传统实验方法,不仅可以快速得到能力图谱,还可以根据体系的改变直接得到多维度的能力图谱,为作战提供实时辅助分析。     

基于相依网络的异质目标智能排序模型

随着战争复杂性的不断提升，目标排序模型必须能够从体系的角度出发，对战场中的异质目标进行综合排序，并满足动态、对抗、可进化的要求.首先基于相依网络理论，从对抗的角度出发，综合考虑敌我双方的能力构建目标体系；然后，提出两阶段的目标排序算法，实现了对作用于不同空间的异质类目标的动态综合排序；最后，设计面向历史对抗数据的目标体系权值调整算法，确保了目标排序模型的适应性.通过在某战役级兵棋系统进行实验并与人类指挥员的经验数据对比，验证了所提出模型的有效性.