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基于SEA的炮兵空中力量侦察效能动态评估薛向锋;侯智斌;孙彦飞【摘要】With status continuous promotion of the air scout force applied to Artillery, the real-time, scientificalness and rationality of scout efficiency assessment will affect war course directly. Based on the SEA method, the calibration for three main performances of artillery air-power scout efficiency are proposed. The SEA model for evaluating the dynamic efficiency of artillery air-power system is established under the war conditions. The foundation for the reasonable application of the artillery air-power scout and for commander to make decision timely and right was established.%随着空中侦察力量在炮兵侦察中的地位不断提升,其效能评估的实时性、科学性以及合理性将直接影响到战争进程.基于SEA方法,提出了针对炮兵空中力量侦察效能的三个主要性能度量,结合具体战场环境的军事想定,建立了炮兵空中力量侦察效能的动态评估模型,为炮兵空中侦察力量的合理运用、指挥员做出正确决策指挥奠定了坚实的基础.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2012(035)011【总页数】4页(P52-54,57)【关键词】SEA方法;炮兵空中侦察力量;侦察效能;性能度量【作者】薛向锋;侯智斌;孙彦飞【作者单位】解放军陆军军官学院,安徽合肥230031;解放军陆军军官学院,安徽合肥230031;解放军陆军军官学院,安徽合肥230031【正文语种】中文【中图分类】TN911.7-340 引言炮兵是陆军重要的火力突击力量，信息一体化联合作战条件下，炮兵空中侦察力量的合理运用是其对远距离目标实施有效火力突击的重要保证，是炮兵以火力毁伤纵深之敌的先决条件，它是各级指挥员下定决心的基础，已成为部队各级指挥员作战决策的重要组成部分。
人工智能在海洋数据分析中的应用在当今数字化的时代，海洋领域也迎来了技术变革的浪潮，其中人工智能（AI）在海洋数据分析中的应用正发挥着日益关键的作用。
海洋，这个占据地球表面约 70%的广阔领域，蕴含着无尽的奥秘和丰富的资源。
然而，要深入了解海洋、有效开发和保护海洋资源，离不开对海量海洋数据的精准分析。
过去，我们对海洋数据的处理往往依赖传统的方法，效率低下且难以挖掘数据中的深层信息。
但随着人工智能技术的迅速发展，这一局面得到了显著改善。
人工智能在海洋数据分析中的一个重要应用是海洋环境监测。
通过卫星遥感、浮标、水下传感器等设备，我们能够收集到大量有关海洋温度、盐度、海流、海浪、海洋生态等方面的数据。
然而，这些数据往往复杂且庞大，人工处理几乎是不可能完成的任务。
而 AI 技术，特别是机器学习算法，可以自动对这些数据进行分类、筛选和分析。
比如，利用深度学习算法，可以快速识别海洋中的有害藻类爆发，提前发出预警，保护沿海生态系统和渔业资源。
在海洋气候预测方面，人工智能也展现出了巨大的潜力。
海洋与全球气候密切相关，其变化对气候模式有着重要影响。
传统的气候模型在处理海洋数据时存在一定的局限性，而 AI 能够从历史海洋数据中学习到复杂的模式和规律，从而提高气候预测的准确性。
例如，通过分析多年的海洋温度和海流数据，AI 模型可以预测未来几个月甚至几年内某些地区的气候趋势，为农业生产、能源规划和灾害防范等提供重要的决策依据。
海洋资源勘探是另一个受益于 AI 技术的领域。
海底蕴藏着丰富的石油、天然气、矿产等资源。
在勘探过程中，会产生大量的地质、地球物理和地球化学数据。
利用人工智能算法，可以对这些数据进行综合分析，快速识别潜在的资源富集区域，并评估资源的储量和品质。
这不仅提高了勘探效率，还降低了成本和风险。
此外，人工智能还在海洋渔业管理中发挥着积极作用。
通过分析渔船的捕捞数据、海洋生态系统的监测数据以及市场需求等信息，AI 可以帮助制定合理的捕捞配额和渔业保护政策，实现海洋渔业的可持续发展。
海洋生态系统监测的智能化评估方法与应用海洋，覆盖了地球表面约 71%的面积，是生命的摇篮，也是地球上最为神秘和复杂的生态系统之一。
随着人类活动对海洋环境的影响日益加剧，保护海洋生态系统的健康和稳定变得至关重要。
而要实现有效的海洋生态保护，首先需要对海洋生态系统进行准确、全面和及时的监测评估。
近年来，智能化技术的快速发展为海洋生态系统监测提供了新的思路和方法，大大提高了监测评估的效率和准确性。
智能化评估方法在海洋生态系统监测中的应用，是基于一系列先进的技术和手段。
其中，传感器技术的进步是关键的一环。
各种类型的传感器，如光学传感器、声学传感器、化学传感器等，可以实时获取海洋中的物理、化学和生物参数。
这些传感器能够检测水温、盐度、溶解氧、营养盐浓度、浮游生物数量等重要指标，为我们描绘出海洋生态系统的基本状态。
例如，光学传感器可以通过测量海水的透明度、叶绿素浓度等参数，反映海洋中浮游植物的生长状况。
声学传感器则能够监测海洋中的鱼类活动和分布情况。
化学传感器能够精确检测海水中各种化学物质的含量，帮助我们了解海洋的污染程度。
卫星遥感技术也是海洋生态系统监测中的重要手段。
通过卫星搭载的各种遥感仪器，可以大范围、长时间地获取海洋表面的信息。
比如，通过监测海表温度的分布，可以了解海洋环流的变化；通过观测海洋的颜色，可以推测浮游植物的生物量；利用雷达高度计，能够测量海平面的高度变化，进而研究海洋的动力过程。
智能化的数据处理和分析方法在海洋生态监测中发挥着核心作用。
面对海量的监测数据，传统的数据处理方法往往显得力不从心。
而智能化的算法，如机器学习和深度学习算法，可以从复杂的数据中挖掘出有价值的信息和规律。
机器学习算法可以建立起监测数据与海洋生态系统状态之间的关系模型。
例如，通过使用支持向量机算法，可以根据海水温度、盐度等参数，预测赤潮的发生概率。
深度学习算法，特别是卷积神经网络，在图像识别方面表现出色，可以用于对卫星遥感图像中的海洋现象进行自动识别和分类，如识别海洋中的漩涡、海冰等。
