彈道導彈的射程遠、速度快、殺傷力極大,是現(xiàn)代軍事斗爭中承擔戰(zhàn)略威懾和戰(zhàn)術應用任務的關鍵性武器,為應對其威脅,許多國家都在積極的發(fā)展彈道導彈防御技術。本文針對空間探測系統(tǒng)中的目標識別難題,研究了彈道目標灰度時間序列的學習、分類與特征提取方法,主要完成了以下幾項工作:1.以印度“烈火-3”型彈道導彈為原型,建立了彈道目標灰度時間序列數(shù)據(jù)的獲取模型。本文設計了彈道目標的主要類型、幾何形狀、體積和姿態(tài)運動形式,構建了高速運動平臺下彈道目標的觀測場景,計算了目標表面的溫度分布,對彈道目標的紅外輻射特性進行了建模與仿真,分析了不同目標間紅外輻射特性的差異,限定了目標相關參數(shù)的變化范圍,用計算機仿真的方式模擬生成了彈道目標的灰度時間序列數(shù)據(jù)。2.針對分類問題中XCS（eXtended learning Classifier System）收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)等問題,提出了一種學習系統(tǒng)的改進方法。本文全面分析了XCS的結構,詳細介紹了學習系統(tǒng)的各個模塊,系統(tǒng)討論了XCS的工作流程和數(shù)據(jù)交換方式。從分類器屬性劃分、分類器辨別參數(shù)的定義和“壞狀態(tài)”集合的引入三個方面對XCS加以改進,對新分類器的產(chǎn)生... 

【文章來源】：國防科技大學湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：91 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

彈頭和誘餌的釋放過程

圖 1.2 灰度時間序列特征提取流程圖間序列數(shù)據(jù)庫的獲取。為得到目標的灰度道導彈為原型，對幾種典型中段目標（彈頭輻射特性進行了建模與仿真，設計了相關手段，模擬生成了目標灰度時間序列數(shù)據(jù)和挖掘。序列分類問題中的改進。為應用 XCS 對序統(tǒng)結構、學習思想、工作流程和分類效果，本文從分類器屬性劃分，新參數(shù)引入和進，而后分別進行了二進制序列和整數(shù)序 XCS 擁有更加優(yōu)越的學習和分類性能。間序列數(shù)據(jù)庫的參數(shù)化表征。為降低目學習，本文結合目標灰度時間序列的特點用參數(shù)擬合的方法表征灰度時間序列的整利用灰色系統(tǒng)的思想對灰度時間序列的長

圖 3.7 覆蓋機制的工作過程一般的，為保證匹配集[M]中擁有多種不同的動作，XCS 需設定最小動 θmna（minimal number of actions），該值一般為系統(tǒng)在當前狀態(tài)下可選的。當[M]中的動作數(shù)小于θmna時，覆蓋機制會產(chǎn)生一個新的分類器，該分態(tài)與環(huán)境狀態(tài)相匹配，動作在當前[M]不包含的動作中隨機選取，然后[P]，重新生成[M]。覆蓋機制一般發(fā)生在種群初始化為空集的學習開隨著學習次數(shù)的增加，覆蓋機制被激活的頻率會逐漸下降。遺傳算法(GA)是種群[P]中分類器演化更新的根本方法，是 XCS 淘汰適分類器、遺傳和保留高適應度分類器的途徑，其工作流程如下：GA合并操作子代分類器父代分類器變異GA選擇交叉θGAχμFθ插入GAsub 初始化平均適應度 刪除投票值GA刪除 投票值更新n, asθdel, δ刪除概率N


本文編號：3074915