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申请/专利权人：湖南光华防务科技集团有限公司
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的灭火弹投放策略模拟方法和系统，包括：S1：收集历史火场参数和灭火弹投放策略参数作为原始数据集，对数据集中的每个参数进行归一化或独热编码处理，获得预处理后的数据集；S2：利用数据增强算法对预处理后的数据集进行过采样，获得增强后的数据集；S3：基于增强后的数据集对自编码网络进行训练，使用训练完成的自编码网络获得编码后的数据集；S4：基于编码后的数据集构建灭火弹投放策略生成网络并计算前向传播过程；S5：构建损失函数并训练灭火弹投放策略生成网络，使用训练完成的灭火弹投放策略生成网络对灭火弹投放策略进行模拟。本发明能够提供一个全面、高效、智能的灭火弹投放策略模拟解决方案。
主权项：1.基于神经网络的灭火弹投放策略模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集历史火场参数和对应的灭火弹投放策略参数作为原始数据集，对原始数据集中的每个参数进行归一化或独热编码处理，获得预处理后的数据集；S2：利用数据增强算法对预处理后的数据集进行过采样，获得增强后的数据集；S3：基于增强后的数据集对自编码网络进行训练，使用训练完成的自编码网络获得编码后的数据集；所述基于增强后的数据集对自编码网络进行训练包括以下步骤：S31：构建自编码网络架构：自编码网络由输入层、编码层、解码层和输出层构成，具体为： ；其中，为输入层，由一层全连接层构成；为编码层，由三层全连接层构成；为解码层，由三层全连接层构成；为输出层，由一层全连接层构成；为增强后的数据集中的第个样本中包含的预处理后的火场参数，；为预处理后的数据集包含的样本总数；为自编码网络重构出的；S32：训练自编码网络：自编码网络的损失函数为重构误差，具体为： ；其中，计算二范数的平方；使用随机梯度下降方法优化自编码网络参数，得到训练完成的自编码网络；S4：基于编码后的数据集构建灭火弹投放策略生成网络并计算前向传播过程；S5：构建损失函数并训练灭火弹投放策略生成网络，使用训练完成的灭火弹投放策略生成网络对灭火弹投放策略进行模拟。
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百度查询： 湖南光华防务科技集团有限公司 基于神经网络的灭火弹投放策略模拟方法和系统
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