作者：许凌凯; 杨任农; 张彬超; 邬蒙; 肖雨泽空战目标威胁评估最小二乘支持向量机混沌量子粒子群
摘要：针对传统评估方法存在的模型精度低、结构复杂、无法进行实时动态威胁评估等问题，提出了一种基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的空战目标威胁评估方法。首先，对空战特征数据进行威胁指数分析，结合专家评判构建威胁评估样本库；然后，采用交叉杂交的混沌量子粒子群算法（CHCQPSO）对LSSVM中的正则化参数与核函数参数进行寻优，并与经典PSO、BP神经网络、网格法模型进行对比分析；最后，用优化后的LSSVM模型实现空战目标实时动态威胁评估。仿真结果表明，所提方法评估精度高、用时短，为空战目标威胁评估提供了一种新思路。
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