简介:针对传统军事命名实体识别方法存在人工构建特征复杂和军事文本分词不准确等问题,提出了一种基于深度学习的军事命名实体识别方法。结合双向长短时记忆(Bi-directionalLongShort-TermMemory,Bi-LSTM)神经网络对较长句子上下文的记忆能力、字向量(characterembedding)对汉字语义的表示能力和条件随机场(ConditionalRandomField,CRF)对标注规则的学习能力,构建了character+Bi-LSTM+CRF实体识别模型。为验证方法的有效性,在军事想定语料集上进行了实验,结果表明:该方法比传统方法识别效果好,识别准确率、召回率和F值均大幅提升。
简介:为了达到快速生成虚拟战场环境的目的,利用OpenGVS图形开发包,设计了地物生成模块,该模块已经应用到装甲兵装备作战仿真实验室的建设中,收到良好的效果.
简介:基于虚拟仪器技术设计开发了一套适用于某型装甲车辆综合传动装置振动信号分析与故障诊断的应用软件。该系统采用模块化软件的设计思想进行软件架构,并实现了各个模块的功能。最后在实车上进行了振动测试实验,并将该软件应用于振动数据的分析处理。