基于层次情节性元强化学习的对抗行为评估

基于强化学习的敌方对抗行为评估能够提高仿真推演的智能化水平,强化学习算法的训练速度成为制约其实际军事应用的关键.为了加快强化学习速度,首先将敌方对抗行为评估建模为多任务强化学习,并将环境知识和经验集成到学习算法,提出基于层次情节性元强化学习(Hierarchical Episodic Meta?Deep Reinfor...     

一种基于AHP和目标检测识别性能的SAR干扰效果评估方法

为更好地评估对合成孔径雷达(SAR)的干扰效果,提出了一种基于层次分析法(AHP)和目标检测识别性能的评估方法。首先,根据战术背景对成像区域进行划分,利用AHP计算各区域的评估权重;而后,针对目标检测识别性能衰减情况设计评估指标,并根据干扰样式计算区域评估结果;最后,结合区域评估权重加权计算综合评估结果。仿真实验结果表明,该评估方法能与战术背景、作战需求紧密结合,较好地适用于近实时和非合作的评估场景。     

基于云模型的炮兵远程火力目标保障效能评估

为解决炮兵远程火力目标情报保障效能评估难的问题,构建一种基于云理论的目标情报保障效能评估模型。在广泛征求专家意见的基础上,构建了炮兵远程火力目标保障效能评估指标体系,为减少评价者主观因素的影响,利用群组层次分析法确定评估指标权重,利用云运算规则将指标权重与评价云有效融合为综合评价云,将综合评价云图与标准云图对比得出结果。结果表明：该模型能够对炮兵远程火力目标情报保障效能进行高效评估,为精准提高目标情报保障能力提供依据。     

信息化炮兵信息对抗能力综合评估方法

信息化战争使炮兵信息对抗对整个炮兵作战能力的发挥影响甚大。为科学评估炮兵信息对抗能力,对其信息对抗能力体系进行全面的分析,建立了评估指标体系;并利用模糊评定和层次分析相结合的方法,建立了炮兵信息对抗能力综合评估模型,从而为综合评估炮兵信息对抗能力提供了一种有效方法。