BP神经网络在坦克分队火力配系中的应用

坦克分队火力配系是坦克分队防御战斗中指挥员实施战场指挥的重要内容,选取火力配系方案的优劣直接影响着防御作战的胜负.首先介绍了BP神经网络的原理及使用方法,在系统分析制约坦克分队火力配系影响因素基础上,构建了火力配系方案评估的指标体系,接着详细设计了用于评估火力配系方案的BP神经网络模型,并利用MATLAB仿真软件对结果进行了计算和分析.结果表明BP神经网络具有很强的解决复杂非线性关系问题的特点,适用于对坦克分队火力配系方案优劣分析和评价.     

基于BP神经网络的坦克炮火力威力评价模型

从分析不同型号坦克炮的主要性能指标入手,应用BP神经网络理论和方法探索其火力威力评价的问题.建立了坦克炮火力威力评价的BP神经网络模型,对原始评价指标进行了归一化处理,并构造了3组训练样本,利用MATLAB6.5中神经网络工具箱的图形用户界面GUI对评价指标和样本进行训练、仿真,并对结果进行比较.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价指标与结果之间的非线性关系,评价坦克炮火力威力简便可靠,客观性强;研究结果可为坦克炮的进一步开发和研制提供理论参考.     

坦克火力运用智能系统目标威胁度评估模块

随着科学技术的发展,未来战争将有更多的智能化武器出现,坦克火力运用智能化将是坦克火力系统的发展方向,而目标威胁度评估是该系统的核心模块.应用BP神经网络建立了坦克目标威胁度评估模型,对影响因素进行了分析与预处理,并构造了3组训练样本.利用MATLAB7.0中神经网络工具箱的图形用户界面GUI对样本和影响因素进行训练、仿真.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决坦克目标威胁程度与影响因素之间的非线性关系,评估坦克目标威胁度有很强的客观性和科学性,对未来坦克火力运用智能系统的建设具有一定的借鉴作用.     

坦克连最优火力分配

坦克连火力分配方案的科学与否将直接关系到火力打击的整体效果。为了提高坦克连火力分配方案的科学合理性,力求结合我坦克连作战的实际,在充分考虑火力分配影响因素的基础上,建立了最优火力分配模型,这对于我坦克连充分发扬火力和提高整体作战能力具有重要的指导意义。     

坦克火力运用决策模型

坦克火力运用是作战指挥决策的一项主要内容。制定正确的决策,可以更加有效的发挥坦克的强大火力。运用数学方法,对有预案情况下的坦克火力运用决策做了研究,提出一组合理的决策准则,建立了决策模型,借助于该模型,可选择坦克部(分)队火力运用的最优方案。     

坦克远距离火力对抗分析

现代战争实践表明坦克已经成为战场和空中打击的重要目标之一。如何提高坦克远距离打击能力,发挥现代坦克武器的最大效能,成为延伸坦克战场生命的重要途径。因此,深入探讨坦克远距离火力对抗已成为当前研究的现实问题。建立了A型坦克与敌B型坦克远距离火力对抗模型并进行分析计算,从而得出了坦克远距离射击的相关结论。     

狭义的坦克远程火力军事需求分析

坦克作为一种近距离格斗兵器来使用的科学性、合理性勿庸质疑,传统的使用方式却导致发展坦克的远程火力成为一个备受争议的话题.立足于信息化作战的背景及我军的现实,着眼于陆军武器系统未来发展的趋势,分析了未来陆军可能的作战模式及其火力体系,从军事、经济、技术的角度分析了我军装甲机械化部队发展坦克远程火力的必要性,并在此基础上分析了坦克远程火力的作用距离、使用的原则与使用的时机,最后对武器装备的"非对称"发展模式提出了初步的看法.     

基于改进反馈神经网络的坦克分队对抗模型

坦克分队对抗效能评估是一个典型的动力学系统问题,而反馈神经网络是一种反馈动力学系统。通过分析影响对抗效能的主要因素入手,建立坦克分队火力对抗效能的评估指标体系,构建改进反馈神经网络对抗模型。通过编制应用程序,对该模型进行实例验证,其结果表明,该模型能够较好地解决坦克对抗的问题,为坦克对抗模型的研究提供了新思路。     

坦克火力系统通用技术状态指标体系构建

我军对某型坦克火力系统实施状态维修,准确的技术状态评估是状态维修的前提,技术状态指标体系是进行火力系统状态评估的依据。构建指标体系的过程中,首先应用层次分析法构建技术状态参数体系的层次结构,然后采用云模型的方法获取参数体系中各定性、定量参数的相对重要度等级,依此使参数体系最优化。实例证明,上述方法有效解决了构建坦克火力系统技术状态指标体系的构建中分类不明确、筛选困难等问题。     

一种坦克火力单发命中概率的数学计算方法

坦克作为地面陆军装备的主要突击打击力量,精确命中是其发展的首要任务。对于精确命中而言,坦克火力系统衡量的是单发命中概率。从系统工作原理出发,分析影响坦克火力命中概率的误差因素,进而给出一种坦克火力系统命中概率的数学计算方法。