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基于粒子群优化算法和支持向量机的空中目标威胁评估
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2017-11-28
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评估空中目标威胁程度是防空指挥控制系统的核心环节，评估的准确程度将对防空作战产生重大影响。针对传统评估方法实时性差、工作量大、评估精度不足、无法同时进行多目标评估等缺陷，提出了一种基于自适应杂交粒子群优化（ ACPSO）算法和最小二乘支持向量机（LSSVM）的空中目标威胁评估方法。首先，根据空中目标态势信息构建威胁评估系统框架；然后，采用ACPSO算法对LSSVM中的正则化参数和核函数参数进行寻优，针对传统杂交机制的不足提出改进的交叉杂交方式，并使杂交概率自适应调整；最后，对比分析了各系统的训练和评估效果，并用优化后的系统实现多目标实时动态威胁评估。仿真结果表明，所提方法评估精度高，所需时间短，可同时进行多目标评估，为空中目标威胁评估提供了一种有效的解决方法。
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