基于MLP神经网络的狙击手考核等级评定方法研究
在当今维稳反恐行动中,狙击手已经成为特种作战行动中的不可或缺的重要角色之一.为了科学准确地对狙击手的军事技能考核进行等级评定,通过对某集训队81名狙击手对研究对象,以集训考核中的课目的各项成绩,100米精度射击、随机指令射击、隐蔽渗透狩猎射击、越障抢占阵地射击、350米精度射击、对运动目标射击等6个课目为自变量,以狙击手的考核评定等级为因变量,利用多层感知(MLP)人工神经网络的方法,建立了多层感知模式识别模型,综合评价狙击手的军事训练的效能.该评估模型具有准确度高、科学量化和方便使用的特点,弥补了人为的主观评价的缺陷,具有一定的军事意义.
狙击手 技能考核 等级评定 神经网络 多层感知器 模式识别
邓伟明 杨育兵 王向前 黄为根 张婵 叶建威
中国人民解放军军事体育进修学院,广州,中国,510500
国内会议
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10-13
2012-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）