改进BP神经网络在空空导弹攻击区解算中的应用

"本文介绍了一种基于改进的BP神经网络的空空导弹攻击区解算方法，旨在解决传统方法中攻击区解算精度不足和收敛速度慢的问题。通过引入动量项加速收敛过程，并利用灵敏变量插值提高拟合精度，该方法在仿真中表现出高精度、低参数数量和强通用性的优点。" 在空空导弹的作战使用中，攻击区的计算至关重要，因为它直接影响战斗结果。传统的攻击区解算方法，如一般拟合法、三角变换拟合法和插值法，往往难以同时实现高精度和快速解算，且适应性有限。针对这一问题，文章提出了一个基于改进的BP神经网络的解决方案。 BP（Back Propagation）神经网络是一种广泛应用的监督学习算法，用于处理复杂的非线性关系。在本文中，作者通过调整网络结构参数，使网络能更好地拟合导弹攻击区参数与战术因素之间的关系。为了提高收敛速度，他们引入了动量项，这是一种在梯度下降优化中常用的策略，可以减少局部最小值的影响并加速学习过程。 此外，为了提升拟合精度，文章采用了灵敏变量插值技术。这种技术允许在网络训练过程中更精确地处理数据变化，特别是在数据分布不均匀或存在突变点的情况下，能够显著提高模型的预测能力。 在仿真测试中，这种方法显示出了明显的优越性，不仅提高了攻击区解算的精度，还加快了解算速度。由于其参数较少，因此模型更简洁，且具有较好的通用性，可以适应各种不同的空战条件。这对于未来的火控系统改进来说，无疑是一个重要的进步，因为它能够提供实时、高精度的攻击区计算结果。 文章还介绍了空空导弹攻击区的数学描述，指出真实的攻击区通常需要通过大量实战统计数据获取，但在实际操作中这是不切实际的。因此，研究者通过空空导弹的仿真数据来模拟攻击区，以此为基础进行解算方法的研究。 该研究通过改进的BP神经网络算法，为空空导弹攻击区的计算提供了新的思路，有助于提升空战中的决策效率和导弹的打击效果。这种方法对于现代和未来的空战环境具有较高的实用价值，为制导武器的作战使用与仿真研究提供了理论和技术支持。