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172.
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为了提高目标轨迹预测的精度以及预测模型的泛化能力,提出基于改进蝙蝠算法优化的核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)和集成学习理论目标机动轨迹预测模型。构建KELM模型,并采用改进的蝙蝠算法对KELM的参数进行优化;以优化后的KELM神经网络为弱预测器,结合集成学习算法生成强预测器,通过训练不断优化强预测的结构和参数,得到一种基于集成学习理论的目标机动轨迹预测模型;基于不同规模的样本,将所得预测模型与逆传播神经网络、支持向量机和极限学习机等模型进行对比分析。仿真结果表明:所提目标机动轨迹预测模型具有较好的预测精度和泛化能力。 相似文献
174.
以相对运动方程组为基础,分析了导引律的运动学实质和过重力补偿的信号流图,进而分别对比例导引和基于过重力补偿为常值的过重力补偿比例导引下的弹道进行了对比仿真计算。结果表明,过重力补偿比例导引适用于攻击非机动和机动性不大的目标,落角增大,命中点附近视线偏转和控制过载变大,能够实现对目标的大落角攻顶效应。 相似文献
175.
根据导弹仿真数据,绘制可直观显示弹道特性的理想弹道曲线。给出了比例导引法的差分方程,建立了比例导引法的三维弹道仿真模型。在对比例导引法进行三维弹道仿真的基础上,分别对增量比例导引、基于二次型的最优制导律和考虑动态特性的二次型最优制导律进行了三维弹道仿真,绘制出了可直观显示弹道特性的理想弹道,计算了导弹与目标的遭遇时间,并对结果进行了比较分析。最后得出考虑弹体动态特性的二次型最优制导律具有最优性。 相似文献
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178.
179.
180.
结合弹道跟踪数据建模和数据处理的实践 ,提出了几个有典型应用价值的测量数据模型 ,在应用这些数学模型解决实际问题时 ,涉及统计、优化、函数逼近等几方面的理论和计算问题。这些问题和模型的研究 ,对解决许多相关的实际问题有重要意义。 相似文献