基于模糊聚类的近距空战决策过程重构与评估

目前大量研究集中在空战的智能决策和解决近距空战评估结果"是什么"的问题上,却极少关注评估结果的"为什么"。根据空战训练中记录的客观数据的变化特征,提出基于模糊聚类的方法来计算决策序列,构建模糊粗糙决策系统,以实现对近距空战决策过程的重构;通过计算分析条件属性之间的相对重要度,对具有相似重要度的决策对象序列进行二次聚类划分,分析出关键决策点集合。通过实例研究,从空战能量和相对方位2个方面对近距空战决策过程进行了评估分析。结果表明,从空战决策的角度可认为关键决策点集合是产生评估结果的原因。     

基于深度置信网络的近距空战态势评估

针对传统态势评估方法权值确定困难、大规模数据处理和特征提取能力不足的问题,结合当前空战数据特征,将深度置信网络(DBN)应用于近距空战态势评估。通过密度峰值算法对空战特征数据进行聚类分析,并结合态势函数和专家判读进行修正,建立标准空战态势样本库;以重构误差和测试错误率为基础,建立网络拓扑结构和最优参数确定方法,提高模型的训练效率,并通过样本数据,对模型进行训练和验证。实验表明,模型态势分类正确率达到92.7%,模型运行时间满足应用需求,实例评估结果与客观态势一致性强。