一种TensorFlow平台上目标意图识别模型设计与实现∗
李宁安
张剑
周倜
1.武汉数字工程研究所 武汉 4302052.武汉数字工程研究所 武汉 4302053.武汉数字工程研究所 武汉 430205
摘要：根据目标的属性特征对目标意图进行识别,对于战场进行下一步决策有非常重要的意义.传统的意图识别方法,需要大量的先验知识以及很难处理时序问题.论文通过一种新的目标意图识别方法.该方法对目标的连续时刻的属性数据进行仿真,并进行数据预处理,使用LSTM神经网络模型进行训练.通过仿真数据,在TensorFlow平台构建并训练LSTM神经网络模型,最终确定网络的结构和参数.实验结果表明,构造好的LSTM网络模型取得比较好的效果.
关键词：意图识别模型设计时序问题LSTM网络数据处理
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 26-29 )
英文信息