基于雙驅(qū)動(dòng)模型的目標(biāo)機(jī)動(dòng)行為識(shí)別方法

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摘 要： 針對(duì)目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)和行為知識(shí)匱乏、不平衡對(duì)空中目標(biāo)飛行機(jī)動(dòng)識(shí)別帶來(lái)的難題，提出了一種基于數(shù)據(jù)與知識(shí)雙驅(qū)動(dòng)的智能化識(shí)別方法。采用集成學(xué)習(xí)的思想將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)模型和知識(shí)驅(qū)動(dòng)的推理模型融合，既可以彌補(bǔ)推理模型在復(fù)雜環(huán)境下表現(xiàn)不佳的不足，又可以增加深度學(xué)習(xí)的可解釋性和魯棒性。利用仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提方法的有效性，結(jié)果表明：所提算法對(duì)目標(biāo)機(jī)動(dòng)行為識(shí)別能力優(yōu)于僅基于知識(shí)驅(qū)動(dòng)或僅基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的單驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，準(zhǔn)確率達(dá)到90.1％。（剩余9432字）