一种基于智能学习的空战对抗自主决策方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202010306471.0
IPC分类号：G06F30/15;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-04-17
申请人：
西安科为实业发展有限责任公司

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著录项信息

专利名称	一种基于智能学习的空战对抗自主决策方法及系统
申请号	CN202010306471.0	申请日期	2020-04-17
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2020-08-11	公开/公告号	CN111523177A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/15	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;1;5;;;G;0;6;F;3;0;/;2;7;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	西安科为实业发展有限责任公司	申请人地址	陕西省西安市西咸新区沣西新城西部云谷B3北四楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安科为实业发展有限责任公司	当前权利人	西安科为实业发展有限责任公司
发明人	周颖
代理机构	西安通大专利代理有限责任公司	代理人	陈翠兰

摘要

本发明公开一种基于智能学习的空战对抗自主决策方法及系统，方法包括：从空战对抗样本库中选取多个典型的训练样本形成空战对抗样本集，通过智能学习神经网络对选定的多个典型空战对抗样本集进行学习训练，采用训练好的空战对抗预测模型对未知样本进行验证；空战对抗样本集的输入为空战对抗双方的当前对抗态势，其组成部分包括：巡航飞行高度、马赫数、预警支援、相对距离、目标方位角及机动性能；空战对抗样本集的输出为实战训练飞行器的战术机动动作指令，包括：S机动、圆周机动、剪式机动、高强势回旋、低强势回旋及俯冲机动。本发明工作方式简洁可靠，只需要利用训练好的预测模型即可计算出对应的决策策略，实现从对抗态势到决策的映射。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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