一种TensorFlow平台上目标意图识别模型设计与实现∗

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

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：装备发展部预研课题项目;海军装备部预研课题项目

在线出版日期：2020-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：26-29