基于深度神经网络的战场模拟伤员数据增强模型研究
基于深度神经网络的战场模拟伤员数据增强模型研究
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DOI：
10.3760/cma.j.cn311847-20220409-00121
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
张义
中科院分区：
文献类型：
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作者：
殷继彬;赵鹏飞;冯欣伟;薛晨;张海玲;张义
为了提高卫勤模拟训练的效果,基于战伤严重度评分并综合运用深度神经网络(DNN)建模技术,建立一种新的战伤数据增强模型(WTSS-DNN),用于准确统计卫勤模拟训练系统中的伤员数据,并构建满足卫勤组织指挥要求、符合战时伤员救治特征的战场模拟伤员。WTSS-DNN相较于传统的人工数据生成方法,在保持后果预测准确性和伤情合理性的前提下,可以自动化、大规模地生成战伤伤员数据,对战伤数据分析研究、战时伤员伤情快速评估及分级后送具有重要意义。