人工智能在OODA 循环中的应用

当前人工智能(AI) 是商业和工业,甚至军事应用领域中最热门的流行语。军事国防领域也已经将人工智能发展成为了一种技术,并应用到军事作战和决策系统中。最初OODA 循环是最知名的空战战术模型,后来发展成为各国空军的作战方法。OODA 循环对于任务的定义和决策过程的理解起到了重要的作用。本文主要研究了人工智能在OODA 循环决策中的应用。讨论了未来OODA 循环各阶段中所需的AI 作用和技术,包括可解释的人工智能和基于学习的人工智能。     

增强神经网络辨识模型泛化能力的研究

神经网络(Artificial Neural Network,ANN)辨识模型的泛化能力是其最主要的性能之一,增强ANN模型的泛化能力也是近年来国内外有关专家学者研究的重点问题。大量研究表明,ANN模型泛化能力的改善与很多因素相关联,其中恰当的性能指标函数设计是一个重要影响因素。文中在分析常见的基于均方误差最小原则的性能指标函数基础上,通过加入ANN辨识模型权值间的延迟信息,进而获得一种改进型性能指标函数。通过仿真,验证了所设计的改进型性能指标函数对增强ANN辨识模型的泛化能力是有效的。