摘要
本发明提供一种基于人工智能的模拟训练导调控制方法及系统,涉及导调领域,方法包括获取多源数据以及预设训练场景状态数据,对多源数据进行预处理;通过预训练的深度学习神经网络模型识别预处理后的数据以得到实时初始训练场景状态数据,同步实时初始训练场景状态数据以进行数据联动得到实时训练场景状态数据;判断实时训练场景状态数据是否符合预设训练场景状态数据;若否,则根据实时训练场景状态数据更新预设训练场景状态数据,并根据更新后的训练场景状态数据预测战场态势以生成新的训练行动策略实现导调控制。本发明解决了现有技术中模拟训练导调存在灵活性欠缺、精准性不足、效率低下的技术问题。
技术关键词
训练场景
深度学习神经网络模型
策略更新
数据更新
数据格式
数据同步
数据转换工具
事件驱动机制
特征值
数据清洗算法
特征提取算法
数据处理设备
映射算法
处理器
可读存储介质
报告
模块
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
三维世界地图
场景构建方法
元素
虚拟空间场景
参数
关系预测方法
基因表达数据
样本
神经网络模型训练
基因表达特征
滑动窗口算法
直升机旋翼
遮挡检测方法
计算机执行指令
信道