【摘 要】
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为了准确、迅速识别空袭目标类型,针对当前空中来袭目标的主要特点,运用粗糙集理论和概率神经网络的方法探索空袭目标类型识别问题。该方法先利用粗糙集理论对目标特征属性进
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为了准确、迅速识别空袭目标类型,针对当前空中来袭目标的主要特点,运用粗糙集理论和概率神经网络的方法探索空袭目标类型识别问题。该方法先利用粗糙集理论对目标特征属性进行优化筛检,再利用概率神经网络对目标进行分类识别,得到空袭目标的类型识别结果。借助于Matlab7.1的神经网络工具箱仿真验证,该方法不但降低了以往空袭目标识别方法中的人为因素,而且提高了目标识别结果的可信度和快速性,较好地满足了舰艇指挥员在海上对空防御作战中目标识别的需求。
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