智能化战场态势评估是实现智能化作战指挥的基础和关键。随着机器学习的快速发展和在军事领域的广泛应用,以及战场数据获取能力的提高,基于机器学习的数据驱动的战场态势评估成为目前研究的热点。对战场态势评估的概念和基于机器学习的战场态势评估研究现状进行了概述,分析了现有基于机器学习的战场态势评估存在的问题,并对其解决思路和研究方法进行了展望。

战场态势评估是作战指挥活动的核心环节,是有 效实施作战指挥决策的前提和依据[1] 。随着大量的预 警探测设备、传感器的广泛应用,获取的大量战场态势 数据已经远远超出了指挥员的分析和处理能力。而信 息化作战的快节奏又对态势评估的时效性和准确性提 出了更高要求。因此,必须要通过智能化的手段来辅 助指挥员完成态势评估。智能化战场态势评估是实现 智能化作战指挥的基础和关键。智能态势评估既可以 有效提高指挥员评估态势的速度,又可以弥补指挥员 主观判断的局限,增强态势评估的准确性[2] 。本文对战场态势评估的概念和基于机器学习的战 场态势评估研究现状进行了概述,分析了现有基于机 器学习的战场态势评估存在的问题,并对其解决思路 和研究方法进行了展望。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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