基于人工神经网络的辐射源威胁评估方法研究＂

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1、*##*年0月现代防御技术-DEM*##*第,#卷第*期789:;<9:=:<>:!:>?<8@8ABOG

2、于神经网络又更容易学习和训练；其次建立了基于神经网络的辐射源威胁评估模型；最后介绍了应用该方法对多个辐射源进行威胁评估的实际应用。关键词：人工神经网络；效用函数；威胁评估中图分类号：&’()*；&+!$,文献标识码：-文章编号：!##(.#$"/（*##*）#*.##00.#1!"#$%&%’’$’’($)&*+#%,%#-%’$,*)&"$)$.#%/)$&0*#1’23456，/27&658.9:5（;5<658’5=5<->5?@AB，;5<658!!"#!$，C9685）2-’&#%3&：&9@D5D@E68FEG?:>@

3、HF9@A@F9G?GIE5?5EF9E@5F5HH@HHA@8FJ5H@?G8F9@8@:E5<8@FKGELM-FI6EHF，F9@D5D@EN:GF@H58@KI:8>F6G8F95F>58>G8=@EFF9@I6EHF5HH@HHA@8F=5<:@FG［%!，!］，58?F9@8J:6

4、6>65<8@:E5<8@FKGEL；7II@>F6=@8@HHI:8>F6G8；&9E@5F5HH@HHA@8F法已不能满足日益复杂的电磁环境的需要，对一种新6引言的辐射源威胁评估方法的研究势在必行。随着现代战争的发展，电子战的作用和地位发生神经网络在近期得到了飞跃的发展，在实际中的了巨大的变化，已成为现代战争的重要手段之一，在应用也有很大的突破。神经网络在多指标评估的成功现代高科技海战中水面舰艇的生存能力在很大程度应用，使得其在辐射源威胁评估中的应用成为可能。上决定于它的电子战能力。众所周知，舰艇所具备的利用神经网络在模式空间

5、内形成各种复杂的判决表电子干扰资源是有限的。因此，正确的电子干扰决策面，并且能自适应地学习和调整网络规模的大小。这对于合理使用干扰资源和增强舰艇的生存能力意义样就使得原来的评价过程变得简单明了。评估者不必重大。正确的电子干扰决策是基于对威胁辐射源合考虑评估对象各因素间的关系及相互影响，只需要利理的评估而做出的。所以，对辐射源的威胁评估是整用本文的效用函数将数据归一化，然后选择合适的训个问题的重中之重。就目前而言，现有的威胁评估方练方式对其进行训练，就可以得到满意的结果。!收稿日期：*##!.#(.!!作者简介：牛海（!()0%），

6、男，辽宁沈阳人，硕士生，专业方向是海军水面舰艇电子对抗作战指挥。通信地址：!!"#!$海军大连舰艇学院研究生!1队电话（：#0!!）1$110*)牛海等：基于人工神经网络的辐射源威胁评估方法研究·-.·&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&（"）对效益型指标，记中间变量［"］!效用函数%&’’#’,&’!+设!!｛!"，!#，⋯，!"｝是被评估对象集，(#’(#!｛#"，##，⋯，#$｝是综合评估指标体系中的$个（#）对成本型指标，记中间变量分

7、指标，它们具有不同的类型和量纲。评价指标矩#’’%&’,&’!+(#’(阵!如下：（$）对区间型指标，é%""%"#⋯%"$ùêú%&’’-ê%#"%##⋯%#$ú当%&’$-，则,&’!(-(；!!，êú!!!.’%&’êú当%&’%.，则,&’!；ë%""%"#⋯%"$û(.(当.%%&’%-，则,&’!)，式中：%&’代表第&个被评估对象的第’个分指标值。式中：-，.分别为区间型指标的最佳上下界，则将不失一般性，将#!｛#"，##，⋯，#$｝分为$种类型，原始指标值%&’按以下公式转化到［’"，"］区间上的即效益型、成本型和

8、区间型。效益型指标其值越大越效用函数：好；成本型指标其值越小越好；区间型指标以其值落’,"’*&’在某一特定区域为最佳。由于各分指标具有不同的/&’!’,，"+*&’量纲且类型不同，故指标间具有不可共度性，难以进显然，/&’!（0,&’）是一条,型