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[發(fā)明專利]基于模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)攻擊優(yōu)先級評估方法及系統(tǒng)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202110234555.2 申請日: 2021-03-03
公開(公告)號: CN112966437A 公開(公告)日: 2021-06-15
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 田曉峰;孫華東;龐來學(xué) 申請(專利權(quán))人: 山東交通學(xué)院
主分類號: G06F30/27 分類號: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221 代理人: 黃海麗
地址: 250300 *** 國省代碼: 山東;37
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 模糊 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 目標(biāo) 攻擊 優(yōu)先級 評估 方法 系統(tǒng)
【權(quán)利要求書】:

1.基于模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)攻擊優(yōu)先級評估方法,其特征是,包括:

仿真機(jī)器人獲取攻擊目標(biāo)的類型、攻擊目標(biāo)的能力、攻擊目標(biāo)的價(jià)值、攻擊目標(biāo)的命中難度和攻擊目標(biāo)裝甲板的像素面積;

判斷攻擊目標(biāo)是否在機(jī)器人的射程范圍內(nèi),如果是,則進(jìn)入下一步;如果否,就返回上一步;

根據(jù)攻擊目標(biāo)的類型、攻擊目標(biāo)的能力、攻擊目標(biāo)的價(jià)值、攻擊目標(biāo)的命中難度和攻擊目標(biāo)裝甲板的像素面積,基于訓(xùn)練后的改進(jìn)的模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,得到待射擊目標(biāo)的優(yōu)先級;

根據(jù)確定的待射擊目標(biāo)的優(yōu)先級,確定相應(yīng)的射擊指令,根據(jù)射擊指令向待射擊目標(biāo)進(jìn)行射擊。

2.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征是,所述改進(jìn)的模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括:

輸入層、隸屬度函數(shù)層、模糊規(guī)則層、小波函數(shù)層和輸出層;

其中,輸入層,包括N個(gè)輸入端口;N為正整數(shù);隸屬度函數(shù)層,包括3N個(gè)隸屬度函數(shù)單元;模糊規(guī)則層,包括N個(gè)模糊規(guī)則單元;小波函數(shù)層,包括N個(gè)小波函數(shù)單元;

輸入層的第i個(gè)輸入端口,分別與隸屬度函數(shù)層的三個(gè)隸屬度函數(shù)單元的輸入端連接;i的取值范圍為1到N;

隸屬度函數(shù)層的三個(gè)隸屬度函數(shù)單元的輸出端,均模糊規(guī)則層的第i個(gè)模糊規(guī)則單元的輸入端連接;

輸入層的第i個(gè)輸入端口,還與小波函數(shù)層的第i個(gè)小波函數(shù)單元的輸入端連接;

第i個(gè)小波函數(shù)單元的輸出端的輸出值與第i個(gè)模糊規(guī)則單元的輸出值進(jìn)行相乘運(yùn)算,將乘積輸入到輸出層的求和單元;

輸出層的求和單元對N個(gè)乘積進(jìn)行求和后,得到最終的輸出結(jié)果。

3.如權(quán)利要求2所述的方法,其特征是,

輸入層,用于對輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行量化處理;

隸屬度函數(shù)層中的隸屬度函數(shù)單元,用于將輸入的不確定非量化的信息指標(biāo)轉(zhuǎn)換為量化確定的值用于下一步輸入;

模糊規(guī)則層中的模糊規(guī)則單元,用于將量化后的參考數(shù)據(jù)通過模糊規(guī)則輸出為用于表示目標(biāo)攻擊優(yōu)先級的指標(biāo);

小波函數(shù)層中的小波函數(shù)單元,用于擬合在確定輸入信息的情況下的目標(biāo)攻擊優(yōu)先級函數(shù);

輸出層,用于輸出對于目標(biāo)的攻擊優(yōu)先級量化和判斷。

4.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征是,

所述訓(xùn)練后的改進(jìn)的模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練步驟包括:

構(gòu)建改進(jìn)的模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);

構(gòu)建訓(xùn)練集;所述訓(xùn)練集為已知射擊目標(biāo)優(yōu)先級的目標(biāo)數(shù)據(jù);所述目標(biāo)數(shù)據(jù)包括:攻擊目標(biāo)的類型、攻擊目標(biāo)的能力、攻擊目標(biāo)的價(jià)值、攻擊目標(biāo)的命中難度和攻擊目標(biāo)裝甲板的像素面積;

將訓(xùn)練集的攻擊目標(biāo)的類型、攻擊目標(biāo)的能力、攻擊目標(biāo)的價(jià)值、攻擊目標(biāo)的命中難度和攻擊目標(biāo)裝甲板的像素面積輸入到改進(jìn)的模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中將訓(xùn)練集的已知射擊目標(biāo)優(yōu)先級作為改進(jìn)的模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值;對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練后的改進(jìn)的模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

5.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征是,目標(biāo)類型,包括:哨兵、英雄、步兵、工程車、前哨站、基地、能量機(jī)關(guān)。

6.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征是,目標(biāo)攻擊能力,包括:目標(biāo)傷害能力與槍管數(shù)目、發(fā)射彈丸的類型、命中率。

7.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征是,目標(biāo)價(jià)值,包括:最高、高、中、低和極低;命中難度,包括:極低、低、中和高。

8.基于模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)攻擊優(yōu)先級評估系統(tǒng),其特征是,包括:

獲取模塊,其被配置為:仿真機(jī)器人獲取攻擊目標(biāo)的類型、攻擊目標(biāo)的能力、攻擊目標(biāo)的價(jià)值、攻擊目標(biāo)的命中難度和攻擊目標(biāo)裝甲板的像素面積;

判斷模塊,其被配置為:判斷攻擊目標(biāo)是否在機(jī)器人的射程范圍內(nèi),如果是,則進(jìn)入下一步;如果否,就返回獲取模塊;

優(yōu)先級計(jì)算模塊,其被配置為:根據(jù)攻擊目標(biāo)的類型、攻擊目標(biāo)的能力、攻擊目標(biāo)的價(jià)值、攻擊目標(biāo)的命中難度和攻擊目標(biāo)裝甲板的像素面積,基于訓(xùn)練后的改進(jìn)的模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,得到待射擊目標(biāo)的優(yōu)先級;

仿真射擊模塊,其被配置為:根據(jù)確定的待射擊目標(biāo)的優(yōu)先級,確定相應(yīng)的射擊指令,根據(jù)射擊指令向待射擊目標(biāo)進(jìn)行射擊。

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級中);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、內(nèi)容包括專利技術(shù)的結(jié)構(gòu)示意圖流程工藝圖技術(shù)構(gòu)造圖

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