排序方式： 共有12条查询结果，搜索用时 31 毫秒
11.
针对人工调配作战资源及规划方案效率低下的问题,本文提出一种基于概率图的作战任务智能规划方法,通过统计分析判定任务间因果关系,采用GNN抽取任务中的关键事件构建概率图并计算任务规划方案成功的概率,进而基于时间序列方法预测战场态势变化,实现辅助指挥员智能决策。最后,本文在某联合登岛案例中开展了方法验证,结果表明,所提出的方法可成功实现任务规划并具有可解释性,可实现对战场态势变化的预测和快速响应,在战场上为军队提供强有力的支持。 相似文献
12.
提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折衷的高维模糊分类系统的设计方法.该方法首先利用Simba算法进行特征变量选择,然后采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型,最后利用Pareto协同进化算法对所获得的初始模糊模型进行结构和参数优化.其中,Pareto协同进化算法采用了一种新的基于非支配排序的多种群合作策略.为提高模型的解释性,在Pareto协同进化算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简.利用该方法对Wine典型问题进行分类,仿真结果验证了方法的有效性. 相似文献