典型文献
基于深度神经网络的战场模拟伤员数据增强模型研究
文献摘要：
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。
文献关键词：
深度神经网络;战场虚拟伤员;数据增强;模拟训练
中图分类号：
作者姓名：
殷继彬;赵鹏飞;冯欣伟;薛晨;张海玲;张义
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院，昆明 650500;海军军医大学第二附属医院消化内科，上海 200003;海军军医大学卫生勤务学系卫生勤务学教研室，上海 200433;海军军医大学第一附属医院神经内科，上海 200433;海军军医大学卫勤训练基地战救训练室，上海 200433
文献出处：
引用格式：
[1]殷继彬;赵鹏飞;冯欣伟;薛晨;张海玲;张义-.基于深度神经网络的战场模拟伤员数据增强模型研究)[J].中华航海医学与高气压医学杂志,2022(04):449-452
A类：
WTSS,战场虚拟伤员
B类：
深度神经网络,数据增强,增强模型,卫勤,战伤,严重度,DNN,建模技术,模拟训练系统,组织指挥,合战,战时,伤员救治,数据生成,生成方法,预测准确性,伤情,快速评估,后送
AB值：
0.296151
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