本文從目標識別、態(tài)勢認知、指揮決策、交戰(zhàn)控制、人機交互和基礎(chǔ)支撐6個方面提出人工智能技術(shù)在潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)中的應用分析,為未來人工智能技術(shù)在潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)裝備中的應用提出建議。 

【文章來源】：艦船科學技術(shù). 2020,42(21)北大核心

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潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)組成示意圖Fig.1Compositionofsubmarinecombatsystem

南喙胤椒ǘ醞г馗骼嗄勘晏卣魘?菘�、�?型庫、先驗知識庫和歷史數(shù)據(jù)庫等進行充分的挖掘利用。1.2態(tài)勢認知人工智能技術(shù)能夠突破人的主觀認知局限，增強人的認知能力，輔助潛艇指揮員獲得更快、更全、更準、更深的態(tài)勢認知結(jié)果。態(tài)勢認知是在態(tài)勢要素感知和多源信息融合的基礎(chǔ)上，對戰(zhàn)場態(tài)勢的感知、理解和預測，如目標識別、威脅估計、意圖識別、作戰(zhàn)行動預測和未來戰(zhàn)況走向預估等，是指揮控制活動從信息域走向認知預跨越的重要標志。圖1潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)組成示意圖Fig.1Compositionofsubmarinecombatsystem圖2決策級融合識別結(jié)構(gòu)模型示意圖Fig.2Recognitionstructurediagramofdecisionlevelfusion第42卷高天孚，等：人工智能技術(shù)在潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)中應用分析·121·

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于人工智能技術(shù)的智能自博弈平臺研究[J]. 盧銳軒,孫瑩,楊奇,王壯,吳昭欣,李輝.  戰(zhàn)術(shù)導彈技術(shù). 2019(02)
[2]人機融合智能的現(xiàn)狀與展望[J]. 劉偉.  國家治理. 2019(04)
[3]水下網(wǎng)絡中心戰(zhàn)對潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)的能力需求研究[J]. 高天孚,孔軍,黃田力,黃珊琳.  艦船科學技術(shù). 2018(23)
[4]智能態(tài)勢認知面臨的挑戰(zhàn)及對策[J]. 李婷婷,刁聯(lián)旺,王曉璇.  指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2018(05)
[5]從態(tài)勢認知走向態(tài)勢智能認知[J]. 朱豐,胡曉峰,吳琳,賀筱媛,呂學志,廖鷹.  系統(tǒng)仿真學報. 2018(03)
[6]基于遺傳算法的潛艇組合使用聲誘餌防御魚雷技術(shù)研究[J]. 彭會斌.  指揮控制與仿真. 2018(01)
[7]指揮控制智能化現(xiàn)狀與發(fā)展[J]. 金欣.  指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2017(04)
[8]潛艇與智能無人水下航行器協(xié)同系統(tǒng)控制體系及決策研究[J]. 王圣潔,康鳳舉,韓翃.  兵工學報. 2017(02)
[9]基于知識的指控系統(tǒng)智能決策關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 張永亮,趙廣超,陳希亮,董強.  微型機與應用. 2017(02)
[10]面向指揮決策支持的平行仿真系統(tǒng)研究[J]. 毛少杰,周芳,楚威,丁冉.  指揮與控制學報. 2016(04)



本文編號：3366243