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基于Deep Web Search技术的主题式爬虫模块研究与设计
1
作者 孟敬 刘寿强 《科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第21期31-35,共5页
随着Web技术的飞速发展,海量数据的管理与搜索变得尤为重要。海量信息的异构性和动态性特点要求信息集成需要Web爬虫来自动获取这些页面,以便进一步处理数据。而一些企业内部的资料既要保密又要供不同的内部职员使用,这种既开放又保守... 随着Web技术的飞速发展,海量数据的管理与搜索变得尤为重要。海量信息的异构性和动态性特点要求信息集成需要Web爬虫来自动获取这些页面,以便进一步处理数据。而一些企业内部的资料既要保密又要供不同的内部职员使用,这种既开放又保守的特点成为企业发展的瓶颈。为了帮助用户完成这样的任务,本文改变传统的资源共享形式,为企业提供了一个高效便利保密的资源共享管理平台--企业搜索引擎(ESE),提出了一种基于主题式爬虫的Deep Web页面的企业搜索引擎(ESE)的和基于开源Java Lucene的索引企业搜索系统设计与实现方法。通过在电信行业Deep Web站点部署实验,经运行检验,结果达到了设计指标要求,为电信行业搜索发挥了作用。并对搜索的精度、速度,以及垃圾网页反舞弊等方面研究进行了展望。 展开更多
关键词 主题式爬虫 企业搜索引擎 deepWeb搜索技术 电信 设计与实施
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突发公共卫生事件冲击下考虑多源异构大数据的旅游需求可解释预测研究 被引量：1
2
作者 曾宇容 吴彬溶 +1 位作者 王林 张金隆 《管理评论》 北大核心 2025年第2期139-151,共13页
本研究利用历史旅游流量数据,新冠病毒感染确诊人数数据,旅游相关和疫情相关的百度指数,天气、节假日数据,设计了考虑突发公共卫生事件冲击下的自然景区每日旅游需求量预测框架。将与疫情相关的搜索引擎数据引入到旅游需求预测中,并提出... 本研究利用历史旅游流量数据,新冠病毒感染确诊人数数据,旅游相关和疫情相关的百度指数,天气、节假日数据,设计了考虑突发公共卫生事件冲击下的自然景区每日旅游需求量预测框架。将与疫情相关的搜索引擎数据引入到旅游需求预测中,并提出了ADE-TFT可解释旅游需求预测新模型,其中自适应差分进化算法(adaptive differential evolution, ADE)用来智能高效地优化时域融合变换器(temporal fusion transformers, TFT)的超参数。TFT是一种基于注意力的深度学习模型,它将高性能预测与对时间动态的可解释分析相结合,在预测研究中呈现了优异的性能。TFT模型产生了可解释的旅游需求预测输出,包括不同输入变量的重要性排序以及不同时间步长的注意力分析。可解释实验结果表明,疫情相关搜索引擎数据能够充分反映出新冠疫情期间游客对疫情的担忧程度,研究结果为突发公共卫生事件冲击下的旅游需求高精度预测提供了理论支持。 展开更多
关键词 旅游需求预测 可解释性预测 复合指数 深度学习 突发公共卫生事件
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基于角度搜索和深度Q网络的移动机器人路径规划算法 被引量：2
3
作者 李宗刚 韩森 +1 位作者 陈引娟 宁小刚 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期30-44,共15页
针对深度Q网络(Deep Q Network,DQN)算法在求解路径规划问题时存在学习时间长、收敛速度慢的局限性,提出一种角度搜索(Angle Searching,AS)和DQN相结合的算法(Angle Searching-Deep Q Network,AS-DQN),通过规划搜索域,控制移动机器人的... 针对深度Q网络(Deep Q Network,DQN)算法在求解路径规划问题时存在学习时间长、收敛速度慢的局限性,提出一种角度搜索(Angle Searching,AS)和DQN相结合的算法(Angle Searching-Deep Q Network,AS-DQN),通过规划搜索域,控制移动机器人的搜索方向,减少栅格节点的遍历,提高路径规划的效率。为加强移动机器人之间的协作能力,提出一种物联网信息融合技术(Internet Information Fusion Technology,IIFT)模型,能够将多个分散的局部环境信息整合为全局信息,指导移动机器人规划路径。仿真实验结果表明:与标准DQN算法相比,AS-DQN算法可以缩短移动机器人寻得到达目标点最优路径的时间,将IIFT模型与AS-DQN算法相结合路径规划效率更加显著。实体实验结果表明:AS-DQN算法能够应用于Turtlebot3无人车,并成功找到起点至目标点的最优路径。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 深度Q网络 角度搜索策略 物联网信息融合技术
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面向移动通信网络的窄带干扰分级识别与定位方法
4
作者 陆南昌 刘大洋 +2 位作者 吴宝栋 唐国顺 田梦晗 《移动通信》 2025年第11期124-129,共6页
移动通信网络极易受到系统外的窄带干扰影响,从而导致性能劣化、用户感知受损。鉴于业界尚无简便、通用的窄带干扰识别与定位方法,难以针对窄带干扰所造成的严重影响进行全流程的分析处理。提出通用的多制式多厂家标准化格式,进行物理... 移动通信网络极易受到系统外的窄带干扰影响,从而导致性能劣化、用户感知受损。鉴于业界尚无简便、通用的窄带干扰识别与定位方法,难以针对窄带干扰所造成的严重影响进行全流程的分析处理。提出通用的多制式多厂家标准化格式,进行物理资源块级的切片分析,引入邻接矩阵进行深度搜索,并通过可配置的干扰特征识别算法,基于FP-Growth算法从干扰特征、小区特征、位置特征等信息中精准识别干扰源位置。通过现网实测,本方法降低了干扰分析的难度,同时提升了干扰源定位精度,由原本的两三公里提升至20 m以内。 展开更多
关键词 FP-GROWTH 深度搜索 窄带干扰 干扰切片 干扰矩阵
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基于改进深度置信网络的风力发电机在线故障诊断 被引量：1
5
作者 吕世文 张宏立 +1 位作者 马萍 王聪 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期171-176,共6页
针对风力发电机运行过程产生数据量大、传统数据驱动方法无法有效在线对故障进行诊断的问题,提出一种改进深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)模型对风力发电机故障进行在线诊断。首先,建立风力发电机基准模型,针对DBN网络结构参数... 针对风力发电机运行过程产生数据量大、传统数据驱动方法无法有效在线对故障进行诊断的问题,提出一种改进深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)模型对风力发电机故障进行在线诊断。首先,建立风力发电机基准模型,针对DBN网络结构参数调整困难的问题,引入麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)对模型参数进行优化。其次,针对噪声背景下诊断效果下降的问题,提出利用降噪自编码器(Denoise Auto Encoder Decoder,DAE)对含噪声传感器数据进行降噪处理。最后,利用所提模型对风力发电机运行中产生数据进行分析,实现风力发电机的在线故障诊断。实验结果表明,所提模型能对风力发电机各故障进行有效在线故障诊断,在噪声环境下具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 风力发电机 在线故障诊断 深度置信网络 麻雀搜索算法 降噪自编码器
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Deep Web搜索技术进展综述 被引量：5
6
作者 赵志宏 黄蕾 +1 位作者 刘峰 陈振宇 《山东大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2009年第2期15-20,共6页
搜索技术用于帮助用户从海量网络资源中快速获取与自己当前需求相关的信息.针对传统搜索技术的局限性,对"深层网络"中的搜索技术进行了综述,并从关键技术、搜索引擎框架等方面进行了系统性的阐述.
关键词 深层网络 搜索技术 信息抽取 结果集成
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基于随机对称搜索的进化强化学习算法
7
作者 邸剑 万雪 姜丽梅 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第5期912-920,共9页
进化算法的引入极大地提高了强化学习算法的性能。然而,现有的基于进化强化学习ERL的算法还存在易陷入欺骗性奖励、易收敛到局部最优和稳定性差的问题。为了解决这些问题,提出了一种随机对称搜索策略,直接作用于策略网络参数,在策略网... 进化算法的引入极大地提高了强化学习算法的性能。然而,现有的基于进化强化学习ERL的算法还存在易陷入欺骗性奖励、易收敛到局部最优和稳定性差的问题。为了解决这些问题,提出了一种随机对称搜索策略,直接作用于策略网络参数,在策略网络参数中心的基础上由最优策略网络参数指导全局策略网络参数优化更新,同时辅以梯度优化,引导智能体进行多元探索。在MuJoCo的5个机器人运动连续控制任务中的实验结果表明,提出的算法性能优于以前的进化强化学习算法,且具有更快的收敛速度。 展开更多
关键词 深度强化学习 进化算法 进化强化学习 随机对称搜索
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Deep Web查询接口自动识别方法 被引量：1
8
作者 郑淑丽 韩江洪 +1 位作者 程文娟 吴永忠 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2009年第1期56-58,63,共4页
获取Deep Web中信息的主要途径是通过在其提供的查询接口上提交查询来获得,自动识别Deep Web查询接口是Deep Web数据集成系统中需要解决的一个关键问题.通过提取适当的表单结构特征,采用C4.5决策树和朴素贝叶斯相结合的分类算法实现对De... 获取Deep Web中信息的主要途径是通过在其提供的查询接口上提交查询来获得,自动识别Deep Web查询接口是Deep Web数据集成系统中需要解决的一个关键问题.通过提取适当的表单结构特征,采用C4.5决策树和朴素贝叶斯相结合的分类算法实现对Deep Web查询接口的自动识别,实验验证了该方案的有效性. 展开更多
关键词 深度网 查询接口 网页表单 结构特征
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主题Deep Web爬虫框架研究 被引量：3
9
作者 黄聪会 张水平 胡洋 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第5期929-931,935,共4页
为满足用户精确化和个性化获取信息的需要,通过分析Deep Web信息的特点,提出了一个可搜索不同主题Deep Web信息的爬虫框架。针对爬虫框架中Deep Web数据库发现和Deep Web爬虫爬行策略两个难题,分别提出了使用通用搜索引擎以加快发现不... 为满足用户精确化和个性化获取信息的需要,通过分析Deep Web信息的特点,提出了一个可搜索不同主题Deep Web信息的爬虫框架。针对爬虫框架中Deep Web数据库发现和Deep Web爬虫爬行策略两个难题,分别提出了使用通用搜索引擎以加快发现不同主题的Deep Web数据库和采用常用字最大限度下载Deep Web信息的技术。实验结果表明了该框架采用的技术是可行的。 展开更多
关键词 深网 爬虫 搜索引擎 信息抽取 常用字
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基于搜索引擎的Deep Web数据源发现技术 被引量：2
10
作者 李文骏 崔志明 《计算机技术与发展》 2008年第8期58-60,64,共4页
随着Web数据库的广泛应用,Web正在不断"深化"。传统搜索引擎只能检索浅层网络,却不能直接索引到深层网络(Deep Web)的资源。为了有效地利用Deep Web资源,必须要对Deep Web数据进行大规模集成。其中,数据源发现是整合Deep Web... 随着Web数据库的广泛应用,Web正在不断"深化"。传统搜索引擎只能检索浅层网络,却不能直接索引到深层网络(Deep Web)的资源。为了有效地利用Deep Web资源,必须要对Deep Web数据进行大规模集成。其中,数据源发现是整合Deep Web资源的首要工作,能否高效地发现Deep Web站点是Deep Web数据获取的关键。提出了一种基于传统搜索引擎的Deep Web数据源发现方法,该方法通过分析返回结果来扩展查询,从而进一步提高了数据源发现的效率。实验证明该方法能得到较好的结果。 展开更多
关键词 搜索引擎 deep WEB 网页表单 查询扩展
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基于深度强化学习的海上搜救覆盖路径规划算法应用
11
作者 韩靖童 余倩 刘源 《信息与控制》 北大核心 2025年第4期545-555,共11页
目前海上搜救(SAR)辅助决策系统依旧采用传统的固定式搜寻模式,其存在效率低下、适应性弱等问题。为此,提出了一种基于深度强化学习的海上搜救覆盖路径规划模型。首先,将海上搜救覆盖路径规划问题转化为马尔可夫决策过程。然后,结合DDQN... 目前海上搜救(SAR)辅助决策系统依旧采用传统的固定式搜寻模式,其存在效率低下、适应性弱等问题。为此,提出了一种基于深度强化学习的海上搜救覆盖路径规划模型。首先,将海上搜救覆盖路径规划问题转化为马尔可夫决策过程。然后,结合DDQN(Double Deep Q-Network)、Prioritized DDQN、Distributional DQN和Noisy DQN,设计了适用于单搜救船只的海上搜救覆盖路径规划算法。最后,通过模拟实验验证了所提算法的可行性和有效性。对比实验结果表明,所提算法无论在路径规划质量还是搜寻效率上,均显著优于其他算法。 展开更多
关键词 海上搜救 深度强化学习 覆盖路径规划
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基于强化学习冲突消解的大规模无人机集群航迹规划方法
12
作者 周桢林 龙腾 +3 位作者 刘大卫 孙景亮 钟建鑫 李俊志 《兵工学报》 北大核心 2025年第5期223-234,共12页
面向大规模无人机集群协同作业场景,针对航迹冲突频繁导致集群航迹规划高耗时的问题,开展基于强化学习冲突消解的大规模无人机集群航迹规划方法研究。构建“顶层冲突消解-底层航迹规划”的双层规划架构,降低航迹冲突的时空维度。在顶层... 面向大规模无人机集群协同作业场景,针对航迹冲突频繁导致集群航迹规划高耗时的问题,开展基于强化学习冲突消解的大规模无人机集群航迹规划方法研究。构建“顶层冲突消解-底层航迹规划”的双层规划架构,降低航迹冲突的时空维度。在顶层冲突消解层,设计基于Rainbow DQN (Deep Q-Networks algorithm)训练框架的冲突消解策略网络,将每个航迹冲突的消解过程转换为二叉树拓展左、右树节点的动作选择过程,实现不同冲突消解顺序与冲突消解结果的映射,减少树节点的遍历,提高冲突消解效率;在底层航迹规划层,将时间维度引入空间避碰策略,提出基于节点重扩展机制的跳点搜索法(Re-planning Jump Point Search, ReJPS),增加规划可行域,提升航迹冲突的消解能力。仿真结果表明:相比基于CBS (Conflict Based Search)+A~*方法与CBS+ReJPS航迹规划方法,新方法在最优性相当的前提下,平均规划耗时分别降低了86.64%和19.65%。 展开更多
关键词 无人机集群 航迹规划 深度强化学习 冲突搜索方法 冲突消解
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Deep Web语义搜索系统设计
13
作者 方巍 文学志 毕硕本 《武汉理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第16期106-109,共4页
针对Deep Web特点,采用基于本体的信息检索方法,设计和实现了一种Deep Web语义搜索系统,方便用户获取需要的高价值信息。
关键词 deep WEB 语义搜索 本体 信息集成
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Deep Web查询接口研究
14
作者 钱程 阳小兰 《计算机与现代化》 2012年第6期161-164,168,共5页
Deep Web查询接口是Web数据库的接口,其对于Deep Web数据库集成至关重要。本文根据网页表单的结构特征定义查询接口;针对非提交查询法,给出界定Deep Web查询接口的一些规则;提出提交查询法,根据链接属性的特点进行判断,找到包含查询接... Deep Web查询接口是Web数据库的接口,其对于Deep Web数据库集成至关重要。本文根据网页表单的结构特征定义查询接口;针对非提交查询法,给出界定Deep Web查询接口的一些规则;提出提交查询法,根据链接属性的特点进行判断,找到包含查询接口的页面;采用决策树C4.5算法进行分类,并用Java语言实现Deep Web查询接口系统。 展开更多
关键词 deep WEB 查询接口 表单
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基于深度学习的单脉冲候选体识别
15
作者 张鸿兵 游善平 刘子毅 《自动化应用》 2025年第10期50-54,58,共6页
中国“天眼”FAST射电望远镜单次巡天可以产生百万数量级的脉冲星候选体,巨大的数据量给传统识别方法带来了困难。FAST巡天数据中大多为干扰信号,脉冲信号只有很少一部分,且现有模型对脉冲星候选体的识别准确率不高。在CoAtNet的基础上... 中国“天眼”FAST射电望远镜单次巡天可以产生百万数量级的脉冲星候选体,巨大的数据量给传统识别方法带来了困难。FAST巡天数据中大多为干扰信号,脉冲信号只有很少一部分,且现有模型对脉冲星候选体的识别准确率不高。在CoAtNet的基础上,对频率-时间图和色散(DM)-时间图的两种特征图进行特征融合,结合卷积神经网络(CNN)和自注意力机制的优势,将训练好的模型应用于单脉冲搜索流程中。新的单脉冲搜索流程在FAST多科学目标同时扫描巡天(CRAFTS)数据中实现了99.59%的准确率,0.42%的假阳率和99.6%的召回率,证实了新的单脉冲搜索流程的有效性。 展开更多
关键词 单脉冲搜索 脉冲星 深度学习 信噪比
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多粒度遮挡特征增强的行人搜索算法
16
作者 苗春玲 张红云 +2 位作者 吴卓嘉 张齐贤 苗夺谦 《智能系统学报》 北大核心 2025年第1期230-242,共13页
现有行人搜索方法着重于从有限的标注场景图中学习有效的行人表征,虽然这些方法取得了一定的效果,但学习更具有身份辨别力的行人表征通常依赖于大规模的标注数据,而获取大规模的标注数据是一个资源、劳动密集型的过程。为此,该文提出了... 现有行人搜索方法着重于从有限的标注场景图中学习有效的行人表征,虽然这些方法取得了一定的效果,但学习更具有身份辨别力的行人表征通常依赖于大规模的标注数据,而获取大规模的标注数据是一个资源、劳动密集型的过程。为此,该文提出了一种场景图多粒度遮挡特征增强算法,对原始场景图进行多粒度随机遮挡,扩充训练数据,并从遮挡后的场景图中生成具有多样化信息的虚拟特征,最后利用生成的虚拟特征增强真实特征中的行人表征。进一步,基于生成对抗学习,该文设计了多粒度特征对齐模块,用于对齐遮挡图像特征和原始图像特征,保持两者语义一致性。实验结果表明,在CUHK-SYSU和PRW数据集上,该算法能够显著提升行人搜索任务的搜索精度。 展开更多
关键词 深度学习 计算机视觉 行人搜索 目标检测 粒计算 数据处理 特征提取 生成对抗网络 对齐
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基于强化学习和邻域搜索的机场网络航班时刻配置算法
17
作者 胡浩然 王艳军 范晰桐 《交通运输工程与信息学报》 2025年第2期161-170,共10页
【背景】机场时刻资源供不应求的问题主要基于世界机场航班时刻指南采用行政手段将机场航班时刻分配给航空公司,机场容量不能满足航空运输需求将会造成机场严重拥堵和航班延误。现有航班时刻配置研究大多针对一个机场的航班时刻进行单... 【背景】机场时刻资源供不应求的问题主要基于世界机场航班时刻指南采用行政手段将机场航班时刻分配给航空公司,机场容量不能满足航空运输需求将会造成机场严重拥堵和航班延误。现有航班时刻配置研究大多针对一个机场的航班时刻进行单独配置,配置结果可能导致航班公司在两个机场获得的航班时刻不匹配进而无法安排航班。【目标】机场网络航班一体化配置中同时考虑航班两端时刻配置,并开发求解算法解决模型规模大而求解困难的问题,具有重要研究意义。【方法】建立了一个机场网络航班时刻配置模型,用于在网络层面管理机场航班时刻,并开发了基于深度强化学习(DQN)和邻域搜索(NS)相结合的NS-DQN算法用于模型求解,该算法利用DQN跳出邻域搜索过程的局部最优,从而提升求解速度和效果。【数据】采用中国内地机场网络2023年7月24日至30日航班时刻配置进行模型的求解。【结论】与直接使用Gurobi求解器相比,NS-DQN算法可以在2.75 h内得到全局最优解,大幅减少了模型求解所需要的计算时间。 展开更多
关键词 航空运输 NS-DQN算法 强化学习 航班时刻配置 大规模优化
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基于深度学习集合优化模型的径流区间预测研究 被引量：6
18
作者 黄靖涵 王兆才 +1 位作者 吴俊豪 姚之远 《水利学报》 北大核心 2025年第2期240-252,265,共14页
由于极端天气事件趋多趋强和径流变化的复杂性,实现准确的径流预测具有挑战性,且以往研究多基于确定数值的点预测,难以考虑不确定性影响,导致预测结果缺乏实用性。本研究开发了基于气象和水文变量的径流区间预测深度学习集合模型。首先... 由于极端天气事件趋多趋强和径流变化的复杂性,实现准确的径流预测具有挑战性,且以往研究多基于确定数值的点预测,难以考虑不确定性影响,导致预测结果缺乏实用性。本研究开发了基于气象和水文变量的径流区间预测深度学习集合模型。首先通过皮尔逊相关系数(PCC)筛选出影响径流的关键驱动变量;接着将原始数据通过变分模态分解(VMD)分解为多个模态分量(IMFs);然后利用互补集合经验模态分解法(CEEMD)对分量进行二次分解,捕捉更多的数据细节;径流的点预测结果由融合注意力机制的门控循环单元(AM-GRU)来取得,并使用改进的麻雀优化算法(ISSA)优化GRU的学习率、隐藏层维数等超参数以提升模型性能;最后,引入了非参数核密度估计(NKDE)进行径流区间预测。采用构建的组合模型VMD-CEEMD-ISSA-AM-GRU(VCIAG)对嘉陵江流域的9个水文站点进行多期预测。计算结果表明:本文模型在短期尺度表现优异,多个站点的纳什效率系数(NSE)接近1;在洪水预报方面,模型在东津沱站、武胜站、金溪站的NSE分别为0.73、0.92和0.92;此外,通过沙普利值法(Shapley)量化了输入变量对径流的影响。本研究提出的VCIAG模型不仅在径流点预测精度方面表现出色,而且在不确定性的区间预测方面也有显著优势,可为管理者提供更加准确、可靠的径流信息,从而在实践中更好地支持径流风险评估和科学决策方案的制定。 展开更多
关键词 深度学习集合模型 径流区间预测 模态分解 改进的麻雀优化算法 注意力机制
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基于时间卷积神经架构搜索的复杂动作识别
19
作者 任鹏真 梁小丹 +2 位作者 常晓军 赵子莹 肖云 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第8期1862-1874,共13页
在视频的复杂动作识别领域中,模型的结构设计对其最终的性能起着至关重要的作用.然而,人工设计的网络结构往往严重依赖于研究人员的知识和经验.因此,神经架构搜索(neural architecture search,NAS)因其自动化的网络结构设计在图像处理... 在视频的复杂动作识别领域中,模型的结构设计对其最终的性能起着至关重要的作用.然而,人工设计的网络结构往往严重依赖于研究人员的知识和经验.因此,神经架构搜索(neural architecture search,NAS)因其自动化的网络结构设计在图像处理领域受到研究人员的广泛关注.当前,神经架构搜索已经在图像领域获得了巨大的发展,一些NAS方法甚至将模型自动化设计所需的GPU天数减少到了个位数,并且其搜索的模型结构表现出了强大的竞争潜力,这鼓励将自动化模型结构设计拓展到视频领域.但它面临2个严峻的挑战:1)如何尽可能捕获视频中的长程上下文时间关联;2)如何尽可能降低3D卷积所带来的计算激增的问题.为了应对上述挑战,提出了一个基于时间卷积的神经架构搜索复杂动作识别(neural architecture search on temporal convolutions for complex action recognition,NAS-TC)模型.具体地,NAS-TC具有2个阶段:在第1阶段,采用经典的CNN网络作为骨干网络,来完成计算密集型的特征提取任务.在第2阶段,提出了一个神经架构搜索时间卷积层来完成相对轻量级的长程时间模型设计和信息提取.这确保了提出的方法具有更合理的参数分配并且可以处理分钟级的视频.最后,提出的方法在3个复杂动作识别基准数据集上与同类型方法相比平均获得了2.3个百分点的m AP的性能增益,并且参数量下降了28.5%. 展开更多
关键词 复杂动作识别 神经架构搜索 卷积分解 视频理解 深度学习
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基于DL-MCTS的超视距空战战术智能决策方法研究
20
作者 宋祺 左家亮 +3 位作者 张滢 闫孟达 吴傲 李乐言 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第2期145-156,共12页
现有超视距空战智能决策研究多侧重于机动决策,而战术决策研究较少。针对机动决策难理解、战术决策难生成的问题,提出了一种融合深度学习(DL)和蒙特卡洛搜索(MCTS)的算法,通过构建空战智能体自主学习和决策框架,融合智能体的离线战术学... 现有超视距空战智能决策研究多侧重于机动决策,而战术决策研究较少。针对机动决策难理解、战术决策难生成的问题,提出了一种融合深度学习(DL)和蒙特卡洛搜索(MCTS)的算法,通过构建空战智能体自主学习和决策框架,融合智能体的离线战术学习和在线战术决策,实现了一种基于DL-MCTS的超视距空战战术决策方法。在离线学习阶段,利用神经网络学习先验战术规划数据集,包含感知数据集、策略数据集和评估数据集,并为智能体构建感知器、规划器和评估器3种功能模块。在实时对抗阶段,提出战术感知和决策双线并行处理模式,建立对抗博弈树。利用蒙特卡洛搜索方法融合智能体3种网络,在每个博弈节点上实现选择、扩展、仿真和信息回溯,实时搜索当前态势的最优策略。在迎头攻击任务实验中,离线训练后的智能体具备基本的决策能力,经过50次循环迭代搜索后,智能体能够消除对手的首发导弹优势,并逐步获取自身导弹发射条件。实验结果表明该战术决策方法的决策结果可解释性强、决策速度较满意。 展开更多
关键词 超视距空战 战术决策 智能决策 深度学习 蒙特卡洛树搜索
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