[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)

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• 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

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。