基于概率神经网络的空袭目标识别

针对BP网络的不足,提出基于概率神经网络(PNN)进行空袭目标识别的方法。首先提取空袭目标的速度、高度、机动加速度和雷达反射面积等特征并进行归一化处理,作为输入层数据,然后建立了概率神经网络目标识别模型。M atlab仿真实验表明,该方法识别空袭目标简单快速且准确率高,具有良好应用前景。     

基于黑板模型的空袭目标识别专家系统

在对空袭目标信息进行综合利用的基础上,建立了基于黑板模型的多传感器空袭目标识别融合专家系统模型,模拟专家识别思维.给出了知识库的构造方法和知识的表示方法;推理机的设计结合了问题求解的黑板模型和D-S证据推理方法.该模型对目标的综合应用识别具有很好的借鉴作用,测试表明该系统具有很强的推理能力,融合模型有较高的识别准确性和可靠性.     

基于前向型神经网络的空袭目标类型识别模型

对防空作战中空袭目标类型识别问题进行了研究 ,给出了进行目标类型识别的指标集 ,并建立了基于前向型神经网络识别模型 ,实例证明该方法是可行的。     

基于VD-AiNet聚类算法的空袭目标类型识别

针对防空反导作战中空袭目标类型识别问题,在分析空袭目标的主要类型、识别指标及其识别原则的基础上,将人工免疫算法中矢量距人工免疫网络聚类算法应用于抗体样本训练模块,并建立了抗体训练和目标识别的并行决策模型.最后进行了算例验证,结果表明了算法和模型的可行性和有效性.     

基于层次分析法的目标属性识别模型

空中目标的属性识别是一个复杂问题,在火力单元级进行目标识别只能根据上级指挥所或和目标指示雷达传来的目标信息和从相控阵雷达中给出的目标特征信息中提取关于空中目标的信息,对目标进行识别,并能对自动识别目标进行监视。如何快速准确地识别目标属性是当前防空指挥自动化所必须解决的问题。给出了影响目标属性识别的主要因素和各因素判断目标属性的模型,给出了基于层次分析法综合识别目标属性模型,定量地给出了综合识别空袭目标属性值,在一定程度上避免了属性识别的主观性。最后用实例验证了该模型的可行性和合理性。     

基于模糊二叉树支持向量机的空袭目标属性识别

针对现有空袭目标属性识别方法存在的不足,提出了一种基于模糊二叉树支持向量机的空袭目标属性识别技术。该方法充分发挥了模糊二叉树支持向量机解决二类分类问题的优势,有效地提高了识别率和识别速度。最后给出了与现有识别方法的比较结果,证明了该方法的有效性。     

空袭兵器的模糊识别法

在分析空袭兵器类型区分不足的基础上,运用模糊识别理论,探索空袭兵器的模糊识别方法。提取空袭兵器特征指标,建立标准模型库,构造了隶属函数,构建空袭兵器的模糊识别模型。结合实例,验证该方法简便有效,可为防空部队射击指挥员提供可靠的辅助决策依据。     

基于改进灰关联理论的目标类型识别模型研究

主要针对防空作战中对空袭目标类型识别需求,建立了一个基于变异系数法进行赋权的离散灰关联识别模型.该模型首先充分利用未知目标特征参数的变异程度,客观地对各指标进行赋权;其次对灰关联法进行改进,从置信距离出发用离散关联度更准确地描述两序列数据之间的关联程度,从而为目标识别提供更加可靠的辅助决策.实例分析表明,该模型方法简单,识别率高,具有很高的应用价值.     

基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别

为提高对空袭目标的识别能力,提出了一种基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别方法.该模型用RS方法构建SVM数据处理系统的前置系统,充分利用RS理论在处理大数据量,消除冗余信息等方面的优势,减少了SVM训练数据,克服了SVM算法因为数据量太大而导致处理速度慢的缺点.根据分类识别的要求,在RS-SVM两类分类算法的基础上,建...     

基于模糊灰关联度的空袭目标属性识别

结合灰关联分析和模糊理论,建立了一种模式识别方法。在此基础上提出了基于模糊灰关联度的空袭目标属性识别模型,利用实例说明了模型的可行性。     

点状保卫目标的空袭规模预测模型

现代空袭作战已成为结构破坏战,各类政治、经济、军事指挥中心、侦察预警设施,交通枢纽等点状目标已成为敌空袭的首选目标,而如何准确、可靠地预测点状保卫目标的空袭规模是防空作战的首要问题和难点。把点状保卫目标分为立体类目标、平面类目标、地下类目标,根据每类点状目标的特性,构建其相应的空袭规模预测模型,通过算例分析,该模型具有较高的可信度,能为各种辅助决策系统和指挥自动化系统提供决策支持。     

空袭目标生成仿真模型研究

空袭目标生成,是防空兵作战仿真中一项十分重要的内容,其是否合理、有效将直接影响作战仿真的真实性.从防空兵作战的实际出发,依据空袭兵器的作战规律探讨了空袭目标的随机抽样过程,构建了单个空袭目标、单一空袭目标流和混合目标流的生成模型.     

地空导弹兵混编群作战仿真研究

应用离散事件动态系统仿真的基本理论,建立了地空导弹兵混编群作战过程仿真模型,并用Arena仿真平台实现了仿真。通过仿真实例,分析了不同空袭目标流密度和空袭目标采取低空突防时对目标突防概率的影响。仿真结果表明,在该实例中,增大空袭目标流密度对目标突防概率没有显著的影响,而采取低空突防对目标突防概率影响显著。最后,对仿真结果进行了分析,证明了仿真模型的有效性。     

基于二叉树支持向量机的空袭目标类型识别

针对现有空袭目标类型识别方法存在的不足,提出了一种基于二叉树支持向量机的空袭目标类型识别技术.该方法将二叉树与支持向量机有机结合起来,充分发挥了支持向量机解决两类分类问题的优势,有效地提高了识别率.最后给出了与现有识别方法的比较结果,证明了该方法的有效性.     

基于遗传模拟退火算法的空袭兵力分配及优化

对遗传模拟退火算法中的交叉、变异操作进行了改进,并实施了最优保留策略,形成了改进遗传模拟退火算法.以突击效果最大化和兵力损失最小化为目标函数,以空袭兵力总量的限制、空袭兵器挂载类型的限制等为约束条件,建立了空袭兵力分配及优化模型.在考虑兵力分配模型特点的基础上,利用改进遗传模拟退火算法求解.通过与多目标数学规划和标准遗传算法优化进行的比较表明,该方法能够有效地解决带约束的多目标优化问题.     

基于聚类分析的海上空袭目标攻击方向区分模型

本文根据未来海战中水面舰艇编队对空防御作战的需要 ,利用聚类分析理论 ,建立了对海上空袭目标攻击方向区分的模型 ,解决了水面舰艇编队对空袭目标攻击方向判断的问题 ,该模型可以为编队海上防空火力分配指挥决策提供一定的参考。     

基于正交实验设计的UAV编队配系优化方法

针对多无人机执行对地攻击作战任务的背景,建立了编队对地攻击模型,提出了基于正交实验设计的编队配系优化方法。在考虑多机协同作战因素下,构建了编队目标分配的基本模型;以探测、识别和杀伤为基本过程,构建了攻击过程模型;以空袭方付出代价、防空方毁伤程度和作战效率为依据,构建了目标函数模型,分析了模型中中间变量与目标函数之间的关系;利用正交实验设计原理,研究了编队配系优劣的评价方法。实例分析表明,该方法能够在已有的资源约束条件下,给出编队的最优配系方案。     

基于CGF的空袭目标建模与仿真

以某型防空导弹仿真模拟训练系统为背景,采用模块化设计,构建了空袭目标模型的结构,包括物理模型、决策模型和三维模型。在此基础上,进行程序设计,开发了基于CGF的空袭目标仿真系统,系统实现了仿真过程的三维可视化。     

美军航母战斗群空袭火力及其效能分析

以美军航母战斗大队标准编成为例,简要分析了美军航母战斗群的空袭火力构成。进而分析了影响航母战斗群空袭火力效能的主要因素,分别建立了机载对地攻击弹药和巡航导弹对地面目标的毁伤能力的模型。然后以此为基础,从空袭兵器的突防概率、对目标的发现概率、对各类目标的毁伤概率和空袭某一目标所需的兵力四个方面,对航母战斗群空袭火力体系的作战效能进行了深入研究,并建立相应的数学模型。最后根据在历次战争中得到的经验数据,对美军航母战斗群空袭火力效能进行了计算,并分析了计算结果,为科学判断敌情提供了依据。     

区域防空导弹体系拦截空中目标群的效能研究

针对强敌空袭目标常以编队的形式实施空袭这一特点,运用排队论理论和概率论知识尝试解决防空导弹体系拦截空中目标群效能问题。确立了可行的效能指标,构建了两种类型的防空导弹武器系统效能评估模型,经过算例验证,该模型有一定的可行性,能够很好地为决策者提供部署拦截武器系统的理论,可以更好地发挥区域防空导弹体系的整体作战效能。