小波模糊神经网络在RoboMaster攻击优先级评估中的应用

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"RM-07基于小波模糊神经网络的目标攻击优先级评估1"这篇论文主要探讨的是在RoboMaster机甲大师对抗赛这样的复杂竞技环境中，如何利用模糊小波神经网络技术来有效地评估和预测攻击目标的优先级。全国大学生机器人大赛RoboMaster要求参赛者研发各种功能的机器人，通过发射弹丸进行战术对抗，目标是击败对方并保护自己的基地。模糊小波神经网络(FWNN)被引入到这项研究中，以克服传统BP神经网络易陷于局部最优和小波神经网络处理不确定信息能力不足的问题。FWNN结合了模糊逻辑的处理不确定性和小波函数的特性，能够更好地应对赛场环境中的模糊和不确定性。模糊规则层是其关键部分，通过一系列IF-THEN规则，根据输入变量（如机器人传感器数据）判断目标的威胁程度。论文的核心贡献是提出了一种针对RoboMaster比赛场景的攻击目标优先级预测算法，它利用模糊神经网络处理模糊信息，通过小波神经网络提升网络的学习能力和泛化性能。实验结果显示，这种算法在模拟环境中表现优异，能够准确预测目标的攻击优先级，展现出良好的稳定性、预测精度和推广能力。关键词：模糊小波神经网络、攻击优先级该研究不仅关注实际比赛需求，还展示了理论与实践相结合的优势，为机器人控制策略的优化和决策制定提供了有力工具，对于提高比赛策略的有效性和机器人智能水平具有重要意义。通过这种方法，参赛队伍可以更科学地分配资源，优先攻击最具威胁的目标，从而在比赛中取得优势。"

马虫医生

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