面向空战对抗行为意图分析的小样本学习方法

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摘 要：针对目前空战对抗中空战目标的行为意图识别存在着数据来源多、数据模态多、数据的维度高冗余大、样本量小和不均衡以及训练所需的大量标注数据获取困难等问题，构建了一种基于深度双向门控循环单元（deep bidirectional gated recurrent unit，DBGRU）的空战目标行为意图识别模型，通过在双向门控循环单元（bidirectional gated recurrent unit，BiGRU）中融合注意力机制来提升模型的特征学习能力，自适应地分配不同空战特征信息的权重。（剩余14542字）