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基于粒子群優(yōu)化算法和支持向量機(jī)的空中目標(biāo)威脅評估

2017-11-28 | rar | 0.88 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  評估空中目標(biāo)威脅程度是防空指揮控制系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié),評估的準(zhǔn)確程度將對防空作戰(zhàn)產(chǎn)生重大影響。針對傳統(tǒng)評估方法實時性差、工作量大、評估精度不足、無法同時進(jìn)行多目標(biāo)評估等缺陷,提出了一種基于自適應(yīng)雜交粒子群優(yōu)化( ACPSO)算法和最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的空中目標(biāo)威脅評估方法。首先,根據(jù)空中目標(biāo)態(tài)勢信息構(gòu)建威脅評估系統(tǒng)框架;然后,采用ACPSO算法對LSSVM中的正則化參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),針對傳統(tǒng)雜交機(jī)制的不足提出改進(jìn)的交叉雜交方式,并使雜交概率自適應(yīng)調(diào)整;最后,對比分析了各系統(tǒng)的訓(xùn)練和評估效果,并用優(yōu)化后的系統(tǒng)實現(xiàn)多目標(biāo)實時動態(tài)威脅評估。仿真結(jié)果表明,所提方法評估精度高,所需時間短,可同時進(jìn)行多目標(biāo)評估,為空中目標(biāo)威脅評估提供了一種有效的解決方法。

基于粒子群優(yōu)化算法和支持向量機(jī)的空中目標(biāo)威脅評估

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