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为了提高空战决策的实时性和准确度,将粗糙集理论和神经网络引入到编队协同空战战术决策研究中,提出了应用SOM网络—粗糙集—BP网络集成进行编队协同空战战术决策的方案:应用SOM网络离散化决策系统输入数据的连续属性值;利用粗糙集数据分析方法,从数据中提取出规则将输入映射到输出的子空间上;在这个子空间上用BP网络进行逼近。2∶4编队空战实例仿真结果验证该方案的可行性,在数据充分的条件下,该方案可以推广应用于其它空战决策系统。 相似文献
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多目标攻击空战决策WBG模型及其蚁群算法 总被引:7,自引:0,他引:7
针对解决空战决策分配问题的已有算法稳定性差、局限于数学描述、没考虑目标威胁评估因素等不足,通过分析战场模型,建立了多目标攻击空战决策的赋权偶图(WBG)模型,该模型是具有二分类的赋权完全偶图模型,使空战决策分配问题转化为求解WBG模型的最优匹配问题。利用蚁群算法对WBG决策模型求解,提出了具体实现算法。数值试验和仿真结果表明,提出的空战决策WBG模型及其蚁群算法实现具备精确有效的决策能力,从而为多目标空战提供了一种有效的决策方法。 相似文献
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本文根据遗传算法的特点,将其用于博奕论中,旨在求解针对企业竞争决策中的Richardson模型,并指出了遗传算法在此领域中的有关研究方向。 相似文献
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Q-学习算法在CGF系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
CGF中的战场决策仿真十分复杂,要求CGF实体应能根据知识库做出类似人类的决策行为。目前,CGF系统中的决策模块大多是硬编码的,不能满足军用仿真发展的需求,这就要求CGF系统具有学习和自适应能力。Q-学习方法是一种特殊的增强学习方法,可以通过多次迭代计算正/负效益进行主动学习。本文介绍了Q-学习及其在CGF系统中的应用。这种较新的机器学习方法,在CGF中有着良好的应用前景。 相似文献
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基于自适应模糊推理系统的柴油机故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决柴油机故障诊断问题,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立其故障诊断模型.利用减法聚类方法确定模型初始结构,并采用由梯度下降算法和最小二乘算法所组成的混合学习算法优化模型参数.经文中试验数据检验,所建模型故障识别值与实际值之间的最大误差为10.16%,最小误差为0.115%,平均误差为2.26%,识别精度达到了97.74%.仿真结果表明,与BP网络模型相比,该模型收敛速度快,拟舍能力强且诊断识别精度高,能够有效识别柴油机放障. 相似文献
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多级影响图在空战机动决策中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
利用多级影响图来模拟飞行员在不确定情况下近距格斗时的连续机动决策,并把动力学质点模型和飞行员的偏好考虑到模型中.针对求解多级影响图计算量大的问题,本文把它转化为分层最优化问题,利用进化算法求得最优机动决策.最后的仿真结果表明该模型的有效性. 相似文献
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一种新的超视距空战威胁估计非参量法模型 总被引:7,自引:0,他引:7
针对目前超视距空战威胁估计非参量法模型的缺点,提出了一种新的非参量法模型。该模型针对超视距空战以双机迎头飞行、导弹互射为主的特点,以载机空战能力、机载导弹攻击区、不可逃选区以及机载雷达的搜索区等性能参数和空战双方瞬时几何态势等作为主要研究对象,建立了各自的优势指数表达式,并采用线性加权法将各优势指数综合,求得空战中的整体优势指数,作为战术选择、目标分配、火力分配的基础。模型较全面、合理的反应了超视距空战的特点。仿真算例验证了模型的有效性。 相似文献
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