基于类型2区间模糊K近邻分类器的动态武器-目标分配方法研究

作     者：王邑 孙金标 肖明清 罗继勋 WANG Yi;SUN Jin-biao;XIAO Ming-qing;LUO Ji-xun

作者机构：空军指挥学院战术系北京100097 空军工程大学航空航天工程学院陕西西安710038 

出 版 物：《系统工程与电子技术》 (Systems Engineering and Electronics)

年 卷 期：2016年第38卷第6期

页      面：1314-1319页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 082601[工学-武器系统与运用工程] 082501[工学-飞行器设计] 0826[工学-兵器科学与技术] 082602[工学-兵器发射理论与技术] 0802[工学-机械工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：航空科学基金(20131789004)资助课题 

主　　题：战术决策 武器-目标分配 类型2区间模糊K近邻分类器 机器学习 

摘      要：动态武器-目标分配问题是战场指挥控制决策中的关键问题。由于动态武器-目标分配算法是在攻击间隙所做的决策,对计算时间的实时性要求较高。解决这一问题,可以采用机器学习的方法基于战场辅助决策系统的武器-目标分配,从已知的决策中推理生成出新的决策,而不必每个步骤中都重新搜索新的目标分配方案。根据这种思路,提出了一种基于类型2区间模糊K近邻分类器的武器-目标分配方法,利用分支定界法得到的分配方案作为训练样本,通过构造并行运行的类型2区间模糊K近邻分类器来推导目标分配结论,实现了快速决策的目的。