基于粗糙集与概率神经网络的歼击机中距攻防引导决策研究

本文主要探讨了在静态初始条件下歼击机中距攻防引导方法的决策问题，针对此类问题的复杂性和不确定性，作者提出了结合粗糙集理论与概率神经网络的新型战术决策方法。静态初始条件意味着在战斗开始时，各方飞机的位置、速度、武器装备等信息相对固定，这为决策制定带来了特定的约束。 粗糙集理论在此被应用是为了处理专家知识的简化和空战态势信息的压缩。粗糙集理论是一种非精确数学工具，它能有效处理不确定性和模糊性，通过数据的简化和抽象，提取出关键决策特征，减少了决策所需的信息冗余。在本研究中，专家知识被转化为规则集，通过粗糙集方法进行知识精炼，从而形成一个最小决策信息集，使得决策过程更为高效。 接下来，概率神经网络作为决策模型被引入。概率神经网络结合了神经网络的自学习能力和概率模型的不确定性处理能力。它能够根据收集到的压缩信息，进行概率性的决策推理，考虑各种可能的情况和其发生的可能性，增强了决策的科学性和准确性。 通过实例分析，研究者验证了这种新型决策方法的有效性。即使在存在不确定性的情境下，这种方法也能提供准确的攻防引导策略，显著提高了决策过程的自动化程度，减轻了飞行员的负担，同时增加了战场反应的灵活性和效率。 本文的创新之处在于将粗糙集理论和概率神经网络巧妙地融合，以解决歼击机中距攻防引导中的决策问题，为实际战斗环境中的快速、智能决策提供了理论支持。关键词如“中距攻防”、“粗糙集理论”、“概率神经网络”和“战术决策”都体现了文章的核心内容和研究重点。这一研究成果对于提升现代空战战术的智能化水平具有重要意义。