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影响图决策方法在编队协同空战中的应用

飞行力学 2006年第3期24卷 85-88页

作者：钟麟佟明安钟卫张圣云西北工业大学电子信息学院陕西西安710072 江西财经大学电子学院江西南昌330013

针对空战环境下出现的大量不确定信息,将影响图决策方法和多Agent系统理论引入到编队协同空战决策研究中,把编队看成一个多Agent系统,编队中的长机和僚机都看成是Agent,利用影响图对多Agent系统进行建模,实现了编队中长机、僚机在不确... 详细信息

针对空战环境下出现的大量不确定信息,将影响图决策方法和多Agent系统理论引入到编队协同空战决策研究中,把编队看成一个多Agent系统,编队中的长机和僚机都看成是Agent,利用影响图对多Agent系统进行建模,实现了编队中长机、僚机在不确定空战环境下做出结果最佳的决策。仿真结果表明了决策的有效性。

关键词：影响图编队协同空战不确定性

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基于粗糙集-神经网络编队协同空战决策系统

火力与指挥控制 2007年第5期32卷 64-66,71页

作者：钟麟佟明安钟卫张圣云西北工业大学电子信息学院陕西西安710072 江西财经大学电子学院江西南昌330013

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... 详细信息

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。

关键词：战术决策神经网络/粗糙集编队协同空战

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基于混合神经网络编队协同空战决策支持系统

科技广场 2008年第12期 25-26页

作者：钟卫江西财经大学电子学院江西南昌330013

针对缺少先验知识的前提下,提出一种混合神经网络编队协同空战决策支持系统,同时采用一种无教师—有教师的混合训练算法来训练混合神经网络。仿真结果表明该系统的有效性。

关键词：决策支持系统编队协同空战混合神经网络

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粗糙集-神经网络集成在编队空战中的应用

系统工程与电子技术 2006年第6期28卷 881-884页

作者：钟麟佟明安张圣云西北工业大学电子信息学院陕西西安710072

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... 详细信息

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。

关键词：神经网络粗糙集战术决策编队协同空战

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基于模糊Petri网编队协同战术决策

火力与指挥控制 2010年第10期35卷 70-73页

作者：刘记凯陶国洪许国贤解放军95927部队

为了解决在不确定环境下编队协同空战战术决策问题,将Petri网理论引入到编队协同空战分析中,依据决策规则的模糊性,结合具有图形描述能力的Petri网,提出利用模糊Petri网对编队协同空战战术决策进行建模,并对模型进行了仿真分析。仿真结... 详细信息

为了解决在不确定环境下编队协同空战战术决策问题,将Petri网理论引入到编队协同空战分析中,依据决策规则的模糊性,结合具有图形描述能力的Petri网,提出利用模糊Petri网对编队协同空战战术决策进行建模,并对模型进行了仿真分析。仿真结果表明模型能够提高编队协同空战战术决策的智能化和自动化程度。

关键词：编队协同空战模糊Petri网模糊推理战术

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基于空域划分的超视距空战态势威胁评估

北京航空航天大学学报 2013年第10期39卷 1309-1313页

作者：肖亮黄俊徐钟书北京航空航天大学航空科学与工程学院北京100191 辽宁省交通厅港航管理局沈阳110003

编队超视距空战(BVR,Beyond Visual Range)已成为现代空战的主要模式.在空战优势区域与劣势区域判断的基础上对整个空域进行划分,并给出4种特定空域态势.从空中态势和编队作战能力两方面对空战态势进行分析.使用主成分分析法选取输入变... 详细信息

编队超视距空战(BVR,Beyond Visual Range)已成为现代空战的主要模式.在空战优势区域与劣势区域判断的基础上对整个空域进行划分,并给出4种特定空域态势.从空中态势和编队作战能力两方面对空战态势进行分析.使用主成分分析法选取输入变量分析编队作战能力,降低评估过程中收集数据的复杂度.应用遗传神经网络对影响BVR各因素进行效能评估,将遗传算法(GA,Genetic Algorithms)与多层前馈(BP,Back Propagation)网络结合,利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数,有效克服BP算法的局部收敛等问题.结果表明:该模型能在综合分析空战各指标后给出红蓝双发的态势评估指标,该模型可有效减少评估中的人为因素,使评估结果更为客观可信.

关键词：超视距空战优势区域空域划分态势评估遗传神经网络编队协同空战