摘要：現代空中戰場中,對敵方空中作戰群組意圖判定的結果將直接影響我方對局勢的掌握和決策的下達,因此空中群組態勢的評估識別是現代戰場的重要任務。空中作戰群組通常會根據飛行任務執行相應意圖,監測相關過程并從獲取的數據中挖掘相應的特征,再通過智能化的方法進行學習預測。基于此,本文提出一種基于GRU-Attention神經網絡的識別方法,將獲取的行為事件庫預處理后輸入門控循環(GRU)神經網絡挖掘事件中深層特征;注意力機制(Attention)為深層特征自動計算相應的權重分配;最后利用softmax層對輸入的信息進行態勢意圖分類。實驗結果表明GRU-Attention態勢識別方法的準確率達到96.10%,驗證了該方法的準確性、高效性和穩定性。該方法的提出對豐富神經網絡識別方法體系和提高空中群組態勢的評估識別準確率具有重要的理論意義和實踐意義。