地面防空作战中敌空袭规模预测模型

地面防空作战中,为有效地实现资源的优化配置,达到量敌用兵的目的,有必要对敌空袭规模进行预测.在遗传算法与BP神经网络结构模型相结合的基础上,利用遗传算法训练并优化神经网络权重,并对敌空袭规模进行预测.同时与BP算法和灰色系统理论模型进行了比较,经实例检验,计算结果与战场统计结果接近,并优于BP算法和灰色理论模型,具有良好的预测效果.     

神经网络在数字化装甲部队指挥信息对抗中的应用

在信息化战争中,对数字化装甲部队指挥信息对抗能力的评估是复杂而重要的问题,采用何种评估方法是值得研究的.在建立数字化装甲部队指挥信息对抗能力指标体系的基础上,运用BP(Back propagation)神经网络(又称为多层前馈神经网络)模型来求解.     

自适应学习率的小波神经网络逼近算法

提出一种自适应学习率的小波神经网络算法,从根本上解决了小波神经网络学习率的取值和收敛速度慢的问题,并有效地克服了小波神经网络易陷入局部极小的缺点,仿真实验表明,提出的学习算法可靠,学习率能够随着网络的运行参数而自动变化,无需任何人为调整,克服了小波神经网络学习率靠人为试算选取所带来的问题.采用该种改进算法用于非线性函数逼近明显优于同等规模的固定学习率的小波神经网络.     

捷联惯性系统中 IMU 安装误差及陀螺漂移的估计

为减小IMU 安装误差及陀螺漂移对捷联惯性系统导航参数精度的影响,采用速度/姿态角组合匹配传递对准模型的误差方程和IMU的安装误差角方程结合的方法组成新的滤波器模型,并引入改进的BP神经网络算法,实现了IMU安装误差及陀螺漂移的快速有效估计.为对捷联惯性导系统的各项导航参数进行修正和补偿、提高导航精度提供了依据.     

PCNN图像分割新方法

为了解决脉冲耦合神经网络(PCNN)难以确定最优分割结果以及脉冲产生门限由非线性方法计算得到的问题,提出了一种基于PCNN的图像分割新方法.该算法采用线性方式动态调整脉冲门限,采用二维最大相关准则确定PCNN网络的循环迭代次数,并引用中值滤波的思想对PCNN的接收部分进行了改良,以克服噪声对分割过程的影响.实验结果表明该方法能获得视觉效果较好的分割结果并具有较强的普适性.     

径向基神经网络在潜艇战场态势判断中的应用

潜艇的战场态势判断是潜艇作战中的重要环节.一般情况下,对于战场态势是基于指挥员经验而判断的,其准确性不好,较强地依赖于战场指挥员的战术素养.由于不同潜艇战场态势决定不同目标的方位序列,提出了一种利用概率型径向基神经网络的方法,并通过目标方位序列与目标态势的一一对应关系,进行战场态势的判断.结果表明该方法具有较好的识别能力.     

复杂环境下数据关联算法的研究现状及发展趋势

系统地介绍了机动目标跟踪中数据关联算法的发展现状、发展方向及其与模糊理论和神经网络相结合的发展趋势,通过分析当前的数据关联算法本身存在的一些问题,指出了一些改进方法的可行性,进一步介绍了数据关联算法与模糊理论、神经网络以及遗传算法相结合进行目标跟踪的发展情况,并对以后数据关联算法研究方向进行了初步探讨.     

潜地导弹目标控制快速计算方法

针对潜地导弹目标控制传统计算方法计算量大的问题,首先分析了地球自转、扁率因素对潜地导弹实际射程的影响;然后通过潜地导弹目标控制计算输入输出变量的选择、输入输出数据的预处理及训练集的设计等,基于BP神经网络建立了潜地导弹目标控制的快速计算模型.仿真计算结果表明,潜地导弹目标控制快速计算模型具有较高的计算精度和较快的计算速...     

基于OKNN的目标战术意图识别方法

战术级意图识别为指挥员理解战场态势,制定接下来的作战计划提供辅助决策.意图识别模型的构建是态势分析过程中实体行为建模的难点之一.针对传统战术意图识别方法中战场态势不确定性的集成与传递,以及推理模板固化问题,在以获取目标动态作战知识用于解释敌方作战行动过程中行动要素的基础上,构建了目标战术意图推理框架;根据作战计划制定特...     

基于GreyNN模型的无人机需求预测研究

针对无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）需求预测问题,建立了灰色神经网络（grey neural network,GreyNN）模型,基于GreyNN模型对无人机需求进行预测。仿真实验结果表明,在小样本贫信息情况下,GreyNN比单一BP神经网络模型和灰色预测（grey prediction）模型预测效果更好,实验验证了方法的可行性。