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一种基于神经网络的兵棋位置预测方法 

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申请/专利权人:电子科技大学长三角研究院(衢州)

摘要:本发明公开了一种基于神经网络的兵棋位置预测方法,首先将兵棋回放数据集经过预处理、解析回放、特征提取后,得到神经网络训练所需输入特征,然后初始化训练所用的对手位置预测网络与环境,加载特征数据至对手位置预测网络中,不断降低预测位置与真实位置之间的交叉熵损失并记录,使用指数加权平均数方法来计算预测准确率,同时使用验证集对当前模型进行验证,得到最优模型参数,推理对手当前位置,完成兵棋位置预测。本发明的方法通过兵棋回放数据集的处理与CCNN‑GRU神经网络的训练和推理,使得位置预测模型能推理出历史可见,当前不可见对手的位置,并且支持敌我双方数量的增减,满足兵棋推演中未知对手数量的对抗场景,实用性与泛化性更强。

主权项:1.一种基于神经网络的兵棋位置预测方法,具体步骤如下:S1、处理兵棋回放数据集,经过预处理、解析回放、特征提取三个步骤,生成输入特征数据;S2、初始化训练所用的对手位置预测网络与环境,加载特征数据至对手位置预测网络中;S3、基于步骤S1,训练步骤S2构建的对手位置预测网络,得到最优模型参数;S4、基于步骤S1-S3,得到训练好的对手位置预测网络模型,推理对手当前位置,完成兵棋位置预测。

全文数据:

权利要求:

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