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无人装备决策模型训练

强化学习模型训练方法
无人装备决策模型训练主要是指通过强化学习等方法对无人装备的决策系统进行训练，以提高其在复杂环境下的自主决策能力。具体来说，这种训练方法包括以下几个关键步骤：

1、设置网络架构和网络参数：在每一训练轮次中，首先需要设置强化学习模型的网络架构和初始网络参数。
2、获取输入数据‌：输入数据包括战场环境数据和空战类型数据，这些数据被输入到当前训练轮次的强化学习模型中，得到输出数据。
3、计算奖励函数：根据强化学习模型输出的决策数据，计算当前训练轮次的奖励函数。奖励函数由基本奖励和预测增益奖励叠加得到，其中预测增益奖励由决策差确定。
4、调整网络参数：根据当前训练轮次的奖励函数，调整强化学习模型的网络参数，得到下一训练轮次的初始网络参数。
5、重复训练：返回第一步，执行下一训练轮次，直到达到预设的停止条件

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