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【摘 要】
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针对国内外关于导弹命中预测方面存在的研究深度不足、算法寻优能力不强、模型预测精度不高等缺陷,提出一种基于自适应变异混沌粒子群算法(AMCPSO)和支持向量机(SVM)的导弹命中预测模型。首先,对空战数据进行特征提取,构建模型训练所需样本库;然后,采用改进的AMCPSO算法对SVM中的惩罚因子C和核函数参数g进行寻优,并用优化后的模型对样本进行预测;最后,与经典PSO算法、BP神经网络法、网格法构建
【机 构】
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空军工程大学航空航天工程学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2017年10期
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