火力与指挥控制
火力與指揮控製
화력여지휘공제
FIRE CONTROL & COMMAND CONTROL
2011年
9期
69-72,76
,共5页
态势估计%目标编群%Hopfield神经网络%多相似性加权%层次聚类
態勢估計%目標編群%Hopfield神經網絡%多相似性加權%層次聚類
태세고계%목표편군%Hopfield신경망락%다상사성가권%층차취류
针对目标编群中单一算法存在的适用范围小、误分率高的问题,提出一种新的态势估计中目标编群的处理方法.首先应用Hopfield神经网络对态势中目标的目的地做出判断,然后采用多相似性加权策略计算出目标间的相关系数,再根据最大相关系数层次聚类算法实现编群.仿真结果表明方法能在一定程度上减小错误编群的概率,同时适用范围也得到了扩展.
針對目標編群中單一算法存在的適用範圍小、誤分率高的問題,提齣一種新的態勢估計中目標編群的處理方法.首先應用Hopfield神經網絡對態勢中目標的目的地做齣判斷,然後採用多相似性加權策略計算齣目標間的相關繫數,再根據最大相關繫數層次聚類算法實現編群.倣真結果錶明方法能在一定程度上減小錯誤編群的概率,同時適用範圍也得到瞭擴展.
침대목표편군중단일산법존재적괄용범위소、오분솔고적문제,제출일충신적태세고계중목표편군적처리방법.수선응용Hopfield신경망락대태세중목표적목적지주출판단,연후채용다상사성가권책략계산출목표간적상관계수,재근거최대상관계수층차취류산법실현편군.방진결과표명방법능재일정정도상감소착오편군적개솔,동시괄용범위야득도료확전.
