混沌海豚群优化灰色神经网络在空中威胁评估中的应用

"该文研究了混沌海豚群优化灰色神经网络在空中目标威胁评估中的应用，通过混沌搜索策略改进海豚群算法，解决了算法可能遇到的局部最优和早熟收敛问题，提高了评估的准确性和效率。" 空中目标威胁评估是军事领域中一个至关重要的任务，它涉及到对来袭目标潜在危害的全面考量。在评估过程中，通常需要综合考虑多个因素，如威胁价值（目标的破坏性）、威胁能力（目标的攻击性能）以及威胁程度（目标接近的紧迫性）。这些因素共同构建了一个空中目标威胁评估框架，旨在为决策者提供及时且准确的威胁等级信息。 传统的威胁评估方法可能存在局限性，因此，研究者们寻求更高效、更精确的计算优化技术。海豚群算法是一种模拟海豚社会行为的优化算法，以其优良的全局搜索能力受到关注。然而，海豚群算法在解决复杂优化问题时可能会陷入局部最优，导致收敛速度过快，即早熟收敛问题。 为了解决这些问题，论文提出了一种混沌海豚群算法。该算法引入混沌搜索策略，通过混沌初始化，使得群体分布更加均匀，增加了跳出局部最优的可能性。动态分群机制则允许海豚群体根据搜索状态进行动态调整，增强了算法的适应性。此外，早熟优化机制则用于防止算法过早收敛，确保了算法在寻找全局最优解过程中的持续探索能力。 混沌海豚群算法被应用于灰色神经网络的初始参数优化，灰色神经网络是一种结合灰色系统理论和神经网络的模型，适用于处理不完全或不确定的信息。通过混沌海豚群算法找到的最优参数，构建了优化后的灰色神经网络模型，用于空中目标威胁评估。实验结果表明，混沌海豚群优化的灰色神经网络不仅保持了较快的收敛速度，而且显著提升了预测精度，相较于传统灰色神经网络和基本海豚群优化的模型，其对测试集的预测效果更佳，从而验证了新算法模型的有效性。 总结来说，混沌海豚群优化的灰色神经网络模型为空中目标威胁评估提供了新的工具，它能够更好地应对复杂威胁环境，提高评估的准确性和可靠性。这一研究对于军事防御策略的制定以及资源分配具有重要的理论和实践意义。