基于深度学习的联合火力打击效能评估研究
齐智敏1
马贤明1
陈敏1
胡睿2
1.军事科学院战略评估咨询中心 北京 1009012.中国科学院自动化研究所 北京 100190
摘要：为解决兵棋推演场景下联合火力打击效能评估"依赖经验、动态适配性弱"的问题,依托深度学习处理复杂数据与建模的优势开展研究:先结合联合火力打击"多火力平台协同、打击态势动态变化"的实际背景,分析评估数据特征与关联逻辑;再设计一套贴合实战的基础模型,以打击方案为输入、规则计算评估结果为标签构建样本集,完成智能评估模型的训练.通过两种验证方式:一是对比智能模型输出结果与指挥员经验认知的一致性;二是运用RMSE指标分析测试集真实结果、智能模型输出值及专家调整后评估结果三者间的效能偏差.结果表明,三类结果偏差均在可接受范围内,证实了该研究设计思路在联合火力打击效能评估中的可行性与实践价值,可为联合火力打击方案优化与智能决策提供技术支撑.
关键词：深度学习火力打击效能兵棋推演评估效能
分类号：E837(战术学)
论文发表日期：2025-12-20
在线出版日期：2026-03-23（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 155-159 )
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