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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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通过对炮兵目标价值分析与排序的指标体系进行系统分析,在岛屿封锁这一特定的作战样式中选取了六种属性作为目标价值排序的准则,然后根据对各属性的评分,在权重未知的情况下从最优化角度出发,以各方案与理想方案的距离为目标函数建立了目标价值排序的优化模型,并采用拉格朗日乘数法对模型进行求解,得到最终的目标打击顺序. 相似文献
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空中目标的威胁值评估是指空中目标对所攻击的地(水)面目标可能造成的毁伤程度进行评价.在防空体系目标分配和火力分配中,只需确定空中目标威胁值的相对大小即可,即对空中目标进行威胁排序即对于单个要地空中目标的威胁排序.采用一种已知部分权重信息下的两阶段多属性决策方法对防空中的目标威胁进行评估,该方法将指挥员主观给出的部分权重信息和客观实际相结合,既充分利用了客观信息,又以方案的综合属性的形式进行尽可能满足指挥员的主观愿望,有效地达到两者的统一.最后给出了相应的算例分析证明了其可行性. 相似文献