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基于云模型和改进熵权的空战多目标威胁等级评估 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更加准确地评估我机在空战中所遭遇目标的威胁等级,提出了基于云模型和改进熵权的威胁等级评估方法。云模型可以很好地兼顾战场态势信息的随机性和模糊性,改进的熵权可以很好地弥补传统熵权在确定属性权重上的缺陷,更加客观地反映各指标因素间的现实关系,将两者结合在一起能够更加准确地对目标进行威胁等级评估。通过引入实例,对空中所遭遇目标的各指标进行了云模型转换,并采用改进的熵权为各指标赋予了合理的权重,最终得到了威胁等级对比云图,实现了威胁评估。实例仿真表明:基于云模型和改进熵权的方法是准确的、合理的。 相似文献
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基于BP神经网络的空中目标威胁排序 总被引:9,自引:0,他引:9
研究了BP神经网络算法对空中目标进行威胁排序的方法.水面舰艇对空防御作战中,舰载平台多传感器系统获得空中目标属性信息不完全,利用BP神经网络建立目标各属性权值的分配模型,通过大量的实例对模型进行训练,可以使所获得的空中目标属性信息得到充分利用,从而得到基本符合战场环境的客观的空中目标威胁排序. 相似文献
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针对目标威胁评估问题,提出了一种基于主客观组合赋权的变权TOPSIS弹道目标威胁评估模型。在利用层次分析法得到指标主观权重、利用熵权法得到客观权重的基础上,基于差异系数得到了威胁评估指标的主客观组合权值。通过引入变权理论的惩罚与激励机制,对传统组合赋权TOPSIS算法的权重计算方法进行了改进,改进后的模型能够根据目标状态参数随时间变化动态地对各项指标权重进行惩罚或者激励,实现了权重的动态调整,充分考虑了主观因素和客观因素对评估结果的影响。通过具体案例验证了模型的可靠性。威胁评估结果表明,改进后的模型更加注重目标各指标间的相关性,而且克服了常权决策带来的偏差,有效提升了弹道目标威胁评估的可靠性、准确性。 相似文献
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针对装甲目标威胁评估指标权重随着作战时节的动态变化,容易导致评估结果前后有差异的问题,运用灰色区间关联法,引入区间灰数与灰度,对评估指标区间内的不确定性信息进行了量化。同时,运用变权理论,通过调整权向量,构造反映作战时节内装甲目标威胁评估指标权重变化的均衡函数,对装甲目标威胁程度进行了科学、合理的评估,解决了传统评估方法中评估结果与实际威胁程度不一致的问题,为下一步的威胁评估研究工作提供了理论参考与方法支持。 相似文献
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在未来高技术局部战争条件下,坦克不得不面临一个动态复杂的战场环境,这就要求坦克能根据战场环境实时地进行目标威胁评估及自主射击。以坦克的自主作战为背景,提出了一种基于神经网络的目标威胁评估方法。首先提出了包含来袭目标性质、指战员指令、保卫目标的重要度、我方武器性能值等一套威胁评估指标体系;然后采用神经网络方法进行威胁评估。神经网络方法的优势主要体现在:①考虑了诸因素的相互关联;②充分考虑了战术信息;③权系数对具体环境的适应性;④方法的通用性。实例结果表明,神经网络方法科学合理,为坦克目标威胁的评估提供了新思路。神经网络方法具有普遍意义,能推广应用于其它武器平台的目标威胁评估。 相似文献
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为研究解决空战目标威胁评估问题时目标属性复杂、数据非结构化等问题,提高评估效率,提出图卷积网络(graph convolutional network,GCN)的解决方法,并引入改进的指标相关性权重确定方法(improved criteria importance through intercriteria correlation,ICRITIC),构建了基于ICRITICGCN的目标威胁评估模型。针对战场威胁目标的空间拓扑性和属性复杂性,利用图卷积网络在处理非欧式数据时的优势进行学习训练;针对传统方法在属性权重时过于主观的问题,ICRITIC法考虑属性之间的关联性及属性的信息量,客观分配属性权重。仿真结果表示,该算法在解决多目标威胁评估问题时,在处理效率、准确率等方面均有所提升。 相似文献
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