基于元学习与RNN的实时战场情势智能感知系统
机器学习
2025-01-30 v1 数值分析
数值分析
摘要
在现代战争中，实时且准确的战场情势分析对于做出战略和战术决策至关重要。提出的实时战场情势智能感知系统（BSIAS）旨在进行元学习分析和分步RNN（循环神经网络）建模，其中前者包括数据清洗、数据融合、数据挖掘等多个步骤并持续更新，后者通过分步捕获数据集的时间依赖性来优化战场建模。以模拟战场为例，BSIAS可以预测任一侧的可能移动方向和攻击路线，这可以为战时指挥官的科学决策提供智能支持平台。本工作为战场指挥与分析工程的集成应用提供了潜在可能性。
引用
@article{arxiv.2501.13704,
title = {A real-time battle situation intelligent awareness system based on Meta-learning & RNN},
author = {Yuchun Li and Zihan Lin and Xize Wang and Chunyang Liu and Liaoyuan Wu and Fang Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.13704},
year = {2025}
}