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作 者:贾苏元 徐金钰 王钰[1] Jia Suyaun Xu Jinyu Wang Yu(Dalian Jiaotong University, Dalian 116028, China)
机构地区:[1]大连交通大学,大连116028
出 处:《电子测量技术》2016年第12期62-66,共5页Electronic Measurement Technology
摘 要:目标意图预测是现代防空技术的研究热点,准确、迅速预测空中目标作战意图,才能正确做出战斗决策,进行合理的火力分配。ANFIS作为一种新型的神经网络结构,把模糊逻辑方法和神经网络方法有机融合在一起,对于目标意图的分类有着良好的效果。基于MATLAB平台,使用ANFIS的学习方法,采用误差反向传播算法调节前提参数和结论参数,检测sugeno系统满足设计要求。通过ANFIS对已知意图的空中目标的数据分析,结合sugeno系统实现了对未知的的空中目标的意图分类。实验证明,该系统结合ANFIS的优点,可以较好的完成对空中目标意图的分类。Target intention prediction is a research hotspot of modern air defense technology,accurate and rapid prediction of air target combat intention,in order to make a correct decision and reasonable distribution of fire.ANFIS as a new type of neural network structure,its main characteristic is the method of fuzzy logic and neural network method of organic fuses in together,for the classification of the target intention has a good effect.In this paper,based on the MATLAB platform,using ANFIS learning method,using the error back propagation algorithm to adjust the premise parameters and conclusion parameters,to detect the Sugeno system to meet the design requirements.Data analysis of the known intention through the ANFIS system,combined sugeno system realizes the unknown aerial targets intentions classification.Experiments show that the system combines the advantages of ANFIS can be done better on the classification of air targets intention.
关 键 词:自适应神经网络模糊系统 空中目标的意图分类 数据标准化
分 类 号:TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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