检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:贾岛 陈磊 朱志鹏 余曜 迟德建 JIA Dao;CHEN Lei;ZHU Zhipeng;YU Yao;CHI Dejian(Shanghai Electro-Mechanical Engineering Institute,Shanghai 201109,China;Chongqing Hongyu Precision Industry Group Co.,Ltd.,Chongqing 402760,China)
机构地区:[1]上海机电工程研究所,上海201109 [2]重庆红宇精密工业集团有限公司,重庆402760
出 处:《空天防御》2022年第2期27-31,共5页Air & Space Defense
摘 要:随着计算机技术和人工智能技术的发展,机器学习在图像、语音、自然语言处理等各个不同的领域展现出了优异的性能,迅速成为了业界热门的技术之一。同时,为满足未来空战的需求,引战系统在智能探测、智能化引战配合等方面需要发展新的技术。本文通过分析机器学习在回归、分类等方向的应用,提出了引战系统在引战配合规律设计、试验数据生成和目标要害部位识别等方面应用机器学习的基本方法及应用前景,为后续引战系统向智能化高效毁伤发展指出了方向。With the development of computer technology and artificial intelligence, machine learning has shown its excellent performance in image, speech, natural language processing and other fields. It has quickly become one of the hottest technologies in the industry. In the meantime, to meet the needs of future air combat, new technologies in intelligent detection and intelligent fuze-warhead coordination need to be developed for fuze-warhead system. By analyzing the application of machine learning in regression and classification, this paper puts forward the basic methods and application prospects of machine learning in fuze-warhead coordination law designing, experiment data generation and target vital parts recognition.and points out the direction for the development of fuze-warhead system to intelligent and efficient damage.
分 类 号:TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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