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基于连续Hopfield网络的反导火力分配优化
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TP183

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国家“863”计划资助项目(2009AA701XXX)


A Study of the Optimal Anti-missile Firepower Distribution Based on Continuous Hopfield Neural Networks
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    摘要:

    为缩短防空火力分配模型解算时间,提高防空火力分配的鲁棒性,应用Hopfield神经网络对反导火力分配问题进行了研究。以反导火力分配为研究对象,建立了反导火力分配模型,以提高反导战场管理的智能化。提出了基于连续Hopfield神经网络的反导火力分配优化算法,并对该算法进行了收敛性和稳定性分析;最后应用实例验证了模型的有效性。

    Abstract:

    Anti-missile firepower distribution is one of the key tasks of BM, the firepower distribution model and the efficiency of solving it affect the result of the anti-missile defense warfare directly. The research on anti-missile firepower distribution is done, and the model of anti-missile firepower distribution is built. This paper presents a continuous Hopfield neural network-based algorithm for the optimization of the anti-missile firepower distribution and analyzes the convergence and stability. Finally, three representative examples are solved by the method presented in this paper, and the numerical results are present.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

方逸洪,李为民,周晓光,钟秋.基于连续Hopfield网络的反导火力分配优化[J].空军工程大学学报,2011,(6):32-38

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  • 在线发布日期: 2015-11-24
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