申请/专利权人：中国人民解放军军事科学院战争研究院

申请日：2023-08-14

公开（公告）日：2024-02-23

公开（公告）号：CN117593160A

主分类号：G06Q50/26

分类号：G06Q50/26;G06N3/048;G06N3/0499;G06N3/0985;G06N5/04

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.12#实质审查的生效;2024.02.23#公开

摘要：空中目标演训情况识别是空中演训的关键环节,传统基于规则的方法需要依靠大量领域专家知识，而现有神经网络方法又存在训练耗时大，参数调整困难，识别率不稳定的问题。针对以上问题，提出一种基于超限学习机的空中目标演训情况识别方法，充分利用超限学习机训练速度快，泛化能力强的优点，提高空中演训情况识别速度和精度。

主权项：1.一种基于超限学习机的空中目标演训情况识别方法，其特征在于，所述方法包括：从以往演训活动中，采集得到演训情况数据集；根据所述的演训情况数据集，生成空中目标演训情况识别的输入数据；对所述空中目标演训情况识别的输入数据进行数据预处理，得到优化后的输入数据；根据所述优化后的输入数据，生成训练数据和测试数据；将所述训练数据输入超限学习机进行训练，得到训练好的演训情况识别模型；获取待预测演训数据，将所述待预测演训数据输入所述训练好的演训情况识别模型，得到待预测数据的演训情况识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军军事科学院战争研究院 一种基于超限学习机的空中目标演训情况识别方法

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