1、“.....赵，而数据本身维数较低，因此聚类效果较好。结束语综合以上实验结果，可以得出以下几个结论对于来自不同空间作战域的大规模高维战场目标数据集的分群问题，本文提出的和两种目标分群算法是有效的和两种目标分群算法在处理大规模高维战场目标数据集时，分群的效率明显高于传统的和聚类算法对于不同规模不同维度的战场目标数据集，和两种目标分群算法的适用性不同提出的体来看，在数据集中基于深度学习技术的与聚类算法相比于传统的标准聚类算法在聚类效果上均有定优势。而在数据集中，的聚类效果与的水平相当。由于数据集相比于的目标属性维度较高，因此根据上述图表对种聚类算法的聚类效果分析，可以认为本文提出的基于深度学习技术的聚类算法在解决高维大规模数据集的聚类问题上，具有很好的适用性和有效性深度自编码网络基础上智能目标分群算法分析军事论文设置学习率......”。

2、“.....设置超参数，并采用线性搜索的方式寻找最佳的值，设置学习率，设置最大迭代次数为。实验结果与分析根据实验实施方案中设定的参数值，本文将传统的标准聚类算法以及本文提出的基于深度学习技术的聚类算法，对每个经过预处理的战场目标数据集进行聚类，其详细分群结果如表，图所示。其中。该算法的整体思路是首先采用自编码网络对原始数据进行特征提取，得到数据在低维空间上的特征表示之后，再对其采用进行聚类。在特征提取阶段的训练目标就是使每层自编码器输入和输出的损失达到最小，即每层自编码器所提取到的特征对该层输入数据还原度达到最高在分群精调阶段，主要训练目标则是通过聚类算法对低维空间的战场目标数据集进行聚类，使每个样本点与其最相近的聚类中心之间的距离最小。因此，于参数的非线性非凸函数，然后采用的方法对目标函数中每个部分的参数变量进行交替优化。具体来说......”。

3、“.....则根据以下公式进行迭代其中，表示第个类簇中样本点的个数，表示由第个类簇中所有样本点组成的数据集合。算法的流程框图如图所示。由于本文提出的基于深度堆栈自编码网络的目标分群模型是分为两个阶段来构建的，而两个阶段均有各自编码网络在目标分群中的应用自编码网络是指在保持网络输入和输出尽可能致通过信息损失来判定的情况下，通过无监督的训练方式，实现隐层的特征提取和参数学习。自编码网络本身是种浅层的神经网络，如图所示是个对数据降维的基于层前馈神经网络的自编码结构。其中，输入层和输出层的节点数量是相同的，从输入层到隐层的过程称为数据的分析或编码，从隐层到输出层的过程称为数据的合成或解码。图基于层前馈神经网络的自编码结构在自编码网络中，战场态势生成的重要任务之。在战场对抗过程中，双方的兵力通常是按照定的逻辑序列有规律地聚集在起，并且......”。

4、“.....其所在目标群的内部组成结构也是不同的，根据战场目标之间特殊的关联关系将它们划分到不同群组的过程称为目标分群，。目标分群的意义在于，将战场空间中传感器平台搜集到的战场目标信息根据其内部的关联关系通过技术手段分成不同类别，每个类别中的战场目标具有定相似性，这样能够让指挥员对战场态势有个清晰集到的战场目标信息根据其内部的关联关系通过技术手段分成不同类别，每个类别中的战场目标具有定相似性，这样能够让指挥员对战场态势有个清晰明了的空间视图。能否高效智能地实现战场目标分群直接影响了指挥控制的执行效率，也直接决定了指挥员的决策效率，。本文研究的智能目标分群算法就是将人工智能中的深度学习技术与传统的目标分群技术相结合，旨在解决对大规模高维度的战场目标数据的处理难题。该算法能够对来自战场不同空间不同领域的目于层前馈神经网络的自编码结构。其中......”。

5、“.....从输入层到隐层的过程称为数据的分析或编码，从隐层到输出层的过程称为数据的合成或解码。图基于层前馈神经网络的自编码结构在自编码网络中，隐层特征的维数决定了自编码网络的功能，当隐层特征的维数大于输入数据的维数，隐层实现的就是对输入数据的稀疏编码功能当隐层特征的维数小于输入数据的维数，隐层实现的就是对数据的压缩编码功能。本文需解决的问题是对输入聚类算法对低维空间的战场目标数据集进行聚类，使每个样本点与其最相近的聚类中心之间的距离最小。因此，的目标函数表达形式为其中，为样本点的个数，为聚类中心的个数，表示与第个样本点距离最近的聚类中心。该目标函数的增广拉格朗日表达式为为求解上述方程，可以将自编码网络部分看作是个关于参数的非线性非凸函数，然后采用的方法对目标函数中每个部分的参数变量进行交替优化。具体来说......”。

6、“.....能否高效智能地实现战场目标分群直接影响了指挥控制的执行效率，也直接决定了指挥员的决策效率，。本文研究的智能目标分群算法就是将人工智能中的深度学习技术与传统的目标分群技术相结合，旨在解决对大规模高维度的战场目标数据的处理难题。该算法能够对来自战场不同空间不同领域的目标实现智能分群，从而给指挥员提供个清晰的战场态势关系图，其军事应用前景也十分广阔。深度自编码网络基础上智能目标分群算法分析军事论文表示输入目标分群层，当系统给定分群的类别数时，目标分群层输出分群结果，即分群得到的类中心点和各个类之间的距离，再通过，交替并行地方式优化聚类层以及堆栈式自编码网络层的目标函数，对各层的参数进行精调。是种非反向传播的深度神经网络训练方法，该方法通过将目标函数分解为多个子目标的方式来得到全局最优解，。目标分群是制与仿真，......”。

7、“.....而两个阶段均有各自的目标函数，采用交替迭代优化的方法可以使得整个网络模型的参数收敛，因此基于深度堆栈自编码是个对偶变量即的倒数。是个标量参数，用来控制与之间的距离。通过对参数交替优化的方式，可以对目标函数进行求解，其目标优化流程如图所示。图目标优化流程基于深度堆栈自编码网络的目标分群算法基于深度堆栈自标实现智能分群，从而给指挥员提供个清晰的战场态势关系图，其军事应用前景也十分广阔。深度自编码网络基础上智能目标分群算法分析军事论文。在特征提取阶段，战场目标数据从模型的输入层进入个堆栈式自编码网络层，该网络层是由个自编码器堆栈构成，经过逐层参数预训练后，将自编码网络层的参数进行初始化，进而得到战场目标数据在低维空间上的特征表示。图基于深度自编码网络的目标分群模型在分群精调阶段，将战场目标数据的低维特征的高维数据进行降维，得到其在低维空间上的映射......”。

8、“.....自编码网络的隐层维数需设置为低于输入数据维数，。目标分群是战场态势生成的重要任务之。在战场对抗过程中，双方的兵力通常是按照定的逻辑序列有规律地聚集在起，并且，来自不同作战域的战场目标，其所在目标群的内部组成结构也是不同的，根据战场目标之间特殊的关联关系将它们划分到不同群组的过程称为目标分群，。目标分群的意义在于，将战场空间中传感器平台搜于梯度下降的方法求出自编码网络的初始解对于参数，则根据以下公式进行迭代其中，表示第个类簇中样本点的个数，表示由第个类簇中所有样本点组成的数据集合。算法的流程框图如图所示。自编码网络在目标分群中的应用自编码网络是指在保持网络输入和输出尽可能致通过信息损失来判定的情况下，通过无监督的训练方式，实现隐层的特征提取和参数学习。自编码网络本身是种浅层的神经网络......”。

9、“.....该算法的整体思路是首先采用自编码网络对原始数据进行特征提取，得到数据在低维空间上的特征表示之后，再对其采用进行聚类。在特征提取阶段的训练目标就是使每层自编码器输入和输出的损失达到最小，即每层自编码器所提取到的特征对该层输入数据还原度达到最高在分群精调阶段，主要训练目标则是通过深度自编码网络基础上智能目标分群算法分析军事论文昀瑶战场态势评估中的目标分群与识别西安西安电子科技大学，樊振华，师本慧，陈金勇，等基于改进空间划分的目标分群算法系统工程与电子技术，周康，万良基于自编码网络和聚类的入侵检测技术计算机技术与发展，赵申剑，译北京人民邮电出版社，焦李成，赵进深度学习优化与识别北京清华大学出版社，李慧玲基于大数据处理的态势数据管理与目标分群技术研究成都电子科技大学，陶宇......”。