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为了实现作战模拟训练效能评估自动化,将人工智能的机器学习技术作为解决自动评估的途径,针对主观评定指标提出一种自动评估方法。依据指标数据相关性,替换主观指标并重新构建近似客观评估体系,基于训练集数据而构建的评估算法模型用来为新的评估指标进行效果自动评分。通过实例表明:自动评估模型在保证泛化能力的同时提高了精度和稳定性,在评估模型应用时无需再依靠主观实施评定,为作战模拟训练自动评估提供了可行思路。 相似文献
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为选择适合先进空空导弹使用的制导律,以最小能量需求和零脱靶量作为目标函数,使用最优控制理论在相应假设条件下推导得到了5种最优制导律:比例导引制导律(PN)、增强比例导引律(APN)、PN-M制导律、PN-MT0制导律和PN-MT制导律。介绍了伴随理论以及原系统变换为伴随系统的方法,建立了脱靶量伴随系统和加速度伴随系统,利用伴随函数理论对比分析了各制导律闭合回路中脱靶量和末端需用加速度随末导时间的变化规律,并使用蒙特卡洛方法结果与伴随法结果进行了对比。结果表明,伴随法结果与蒙特卡洛结果精确一致,但伴随法的效率是蒙特卡洛方法的几百倍。通过分析结果可知,PN-MT制导律的性能最优,脱靶量和末端需用加速度均为零;当末导时间足够时,PN-M制导律性能接近于PN-MT制导律;PN-MT0制导律性能优于APN和PN,但次于需求信息量更少的PN-M制导律;而未利用导弹动力学信息的PN和APN制导律末端需用加速度非常大。 相似文献