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382.
基于BP神经网络的空中目标识别 总被引:2,自引:0,他引:2
空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一。根据空中目标的各种属性,建立基于BP神经网络原理的空中目标识别模型。利用MATLAB神经网络train函数训练采集的样本数据,得到稳定的权值和阈值,为后继的目标识别提供依据。该模型利用神经网络的记忆、联想、容错功能,进一步提高空中目标识别的稳定性和可信度。降低了个别传感器误判而造成的目标识别错误概率。 相似文献
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资源规划是联合作战中一项重要环节,资源规划方案对提升联合作战的效率,达到更好的作战效果具有重要意义。现代战争的速度越来越快,如何在最短时间内能够生成较优的资源规划方案,提高决策反应速度,是联合作战中需考虑的关键问题。本文在基于MDLS算法的基础上,通过计算机仿真,分析了平台数量和平台优先权对资源规划方案生成时间的影响,得出了相关结论。 相似文献
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曹林 陈亮 卢天鸣 冯玉芳 陆军工程大学野战工程学院 江苏南京;中国人民解放军部队 北京 中国人民解放军部队 北京 中国电子科技集团第二十八研究所 江苏南京 中国人民解放军部队 山东济南 《军事运筹与系统工程》2021,35(4):55-61
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为解决传统舰载C4I威胁判断模型的不足,寻求适应信息化作战要求的舰载C4I威胁判断模型,将神经网络引入舰载C4I系统,提出了基于BP神经网络的威胁判断模型,并对BP算法进行了改进;通过Matlab仿真计算,结果表明该方法计算速度快、精度高. 相似文献