基于改进灰色神经网络的空中目标意图估计

于果; 王肖霞; 吉琳娜; 杨风暴

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基于改进灰色神经网络的空中目标意图估计

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针对传统空中目标意图估计方法大多依赖专家经验,仅考虑单时刻目标属性,导致意图估计结果不可靠、准确度较差的问题,提出基于改进灰色神经网络(IFOA-GNNM)的空中目标意图估计模型.该模型采用改进后的果蝇算法优化灰色神经网络挖掘空中目标多时刻属性的变化趋势与意图之间的隐含规则实现对空中目标的意图估计.仿真实验结果表明,该模型在对空中目标的意图的估计中有着更强的可靠性和更高的准确性.

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来源
《探测与控制学报》 |2021年第5期|106-112|共7页
作者
于果; 王肖霞; 吉琳娜; 杨风暴;
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作者单位

中北大学信息与通信工程学院山西太原030051;

中北大学信息与通信工程学院山西太原030051;

中北大学信息与通信工程学院山西太原030051;

中北大学信息与通信工程学院山西太原030051;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类其他学科在军事上的应用;
关键词
空中目标; 意图估计; 灰色神经网络; 果蝇优化算法;

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