简介：采用粗糙集与BP神经网络理论相结合的方法对作战数据质量进行了评估。在评估模型构建上,分析了影响作战数据质量的多种因素,确定了评估指标体系,组建了作战数据质量评估元及评估网络,构建了六元组评估模型。在作战数据质量评估上,利用粗糙集理论对评估指标信息进行了约简,利用BP神经网络理论对作战数据质量进行了评估。通过数据分析,结果显示该方法评估误差小,方法简单、实用。
简介：常规模糊控制器对系统的控制方式完全基于启发式的控制,对超调量的回调速度较慢。以武器随动系统和模糊控制为背景,提出一种基于参考模型的自适应模糊控制器以改善其控制性能。利用参考模型与系统过程的递归方程式的关系,确定自适应模糊控制器的单点输出值,从而克服启发式控制方式在小误差范围内灵敏度差的缺点,达到加快系统的过渡时间和增强系统的速度跟踪性能的目的,最终使设计的控制器对武器随动系统的控制效果达到其技术指标的要求。仿真结果验证了所设计的控制策略的有效性。
作战数据质量模型构建与质量评估
随动系统的参考模型自适应模糊控制器设计
