基于深度认知网络的兵棋推演战场态势感知模型研究及其在智能决策中的突破性应用

　　本文针对兵棋推演中动态战场态势感知的挑战，创新性地提出基于卷积神经网络（CNN）的价值网络模型。通过特征工程构建分层网格化特征表达体系，结合系统评分与距离奖励机制，实现高达72.98%的态势价值预测准确率。该研究为智能体（Agent）态势识别与决策支持提供了新范式，对推动军事人工智能（AI）发展具有重要价值。

　　

数据预处理（Dara pre-processing）

数据是支撑兵棋推演的基础燃料。兵棋数据可分为想定数据（scenario data）和过程数据（process data）两大类——想定数据包含地图尺寸、地理坐标、高程和通视条件等特征；过程数据则涵盖操作员属性、下达指令和决策相关信息^[29]。这些数据集既包含确定性与不确定性信息，又兼具线性和非线性特征，共同构成了战场态势的"基因图谱"。

态势认知价值网络建模（Modelling of the situation cognitive value network）

在完成数据预处理确保输入输出数据标准化后，本节重点介绍态势认知价值网络的设计哲学与训练细节。该网络采用多头输入架构，通过卷积层逐层提取战场空间特征，犹如为AI安装了一双"战场透视眼"。

单特征消融实验设计（Single-feature ablation experimental design）

经完整训练的网络输入特征包含14个维度，但可能存在冗余特征。我们通过"特征手术"（ablation experiments）逐层剖析每个特征对预测精度的影响，旨在打造更轻量化、低耗高效的价值网络模型。实验采用"控制变量法"，依次屏蔽单个特征后观察模型性能波动，最终筛选出最具预测力的核心特征组合。

态势认知模型对比实验（Comparative experiments of the situation cognitive model）

为验证本研究的网络架构在兵棋态势感知中的优越性，我们与经典图像处理网络展开"AI巅峰对决"。实验证明，针对战场二维网格化特征专门设计的网络结构，在动态对抗环境中展现出更强的态势理解能力，其预测精度较传统模型提升显著。

结论（Conclusion）

本研究通过深度学习技术解决了战场态势快速精准认知的难题，主要突破包括：（1）提出基于特征工程的战场态势认知价值网络模型；（2）设计融合系统评分与距离奖励的复合价值标签体系；（3）构建适用于兵棋推演的多头输入卷积神经网络架构。该模型在攻击阶段预测准确率超70%，为智能决策支持提供了可靠的技术路径。