# 利用深度学习提升鱼雷自主搜索和攻击能力 要利用深度学习算法提升鱼雷的自主能力，需考虑以下几个关键方面： ## 可行的技术方向 ### 1. 目标检测与识别 - 采用卷积神经网络(CNN)处理声纳/水声数据 - 使用YOLOv5/v8等实时目标检测算法区分舰船、潜艇等目标 - 通过迁移学习优化有限样本下的识别精度 ### 2. 环境感知与建模 - 结合递归神经网络(RNN)分析水流、温度等动态环境数据 - 使用强化学习构建水下环境模型 - 设计注意力机制处理复杂海洋环境中的信号干扰 ### 3. 路径规划与决策 - 深度强化学习(DRL)训练最优搜索策略 - 使用双重Q网络(DDQN)平衡探索与利用 - 多智能体强化学习实现协同搜索攻击 ## 实施考虑 - 算法轻量化：平衡计算需求与鱼雷处理能力 - 鲁棒性：应对信号干扰、复杂海况等不确定性 - 仿真训练：构建高保真数字孪生环境进行离线学习 - 安全性：设计预防误判的决策验证机制 这类研究需要在符合相关法律法规和国防安全要求的框架内进行，侧重于防御性技术研究。