[发明专利]基于模糊小波神经网络的目标攻击优先级评估方法及系统

说明书

本发明公开了基于模糊小波神经网络的目标攻击优先级评估方法及系统，仿真机器人获取攻击目标的类型、攻击目标的能力、攻击目标的价值、攻击目标的命中难度和攻击目标装甲板的像素面积；判断攻击目标是否在机器人的射程范围内，如果是，则进入下一步；否则，返回上一步；根据攻击目标的类型、攻击目标的能力、攻击目标的价值、攻击目标的命中难度和攻击目标装甲板的像素面积，基于训练后的改进的模糊小波神经网络中，得到待射击目标的优先级；根据确定的待射击目标的优先级，确定相应的射击指令，根据射击指令向待射击目标进行射击。应用模糊神经网络来解决机器人作战仿真过程中关于目标的攻击优先级问题，解决复杂比赛环境信息的不确定性问题。

技术领域

本申请涉及建模仿真技术领域，特别是涉及基于模糊小波神经网络的目标攻击优先级评估方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提到了与本申请相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

作战仿真是以军事需求为牵引，以仿真为技术手段的军事问题特殊研究方法。作战仿真是按照已知的或假定的情况，对作战环境和作战过程进行模拟分析的技术、方法和活动。目前，作战仿真已经成为检验作战计划、评价武器装备效能以及研究新作战理论的有效技术手段。

但是，据发明人了解，目前的作战仿真进程较长，需要多次重复进行才能够得到期待的结果。而且目前的作战仿真，尤其是基于机器人的作战仿真，只是将设定好的射击决策步骤输入给机器人去执行。

可是，机器人在实际仿真作战的过程中，会遇到不可控因素和战场态势发展的随机性，一成不变的射击决策很难适应机器人在整个作战过程中的射击场景。机器人在实际作战仿真的过程中，不能够根据攻击目标的类型、攻击目标的攻击能力、攻击目标的价值以及命中难度等形成最优化的自主选择的射击决策，导致作战仿真的结果机械化，可信度降低。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本申请提供了基于模糊小波神经网络的目标攻击优先级评估方法及系统；

第一方面，本申请提供了基于模糊小波神经网络的目标攻击优先级评估方法；

基于模糊小波神经网络的目标攻击优先级评估方法，包括：

仿真机器人获取攻击目标的类型、攻击目标的能力、攻击目标的价值、攻击目标的命中难度和攻击目标装甲板的像素面积；

判断攻击目标是否在机器人的射程范围内，如果是，则进入下一步；如果否，就返回上一步；

根据攻击目标的类型、攻击目标的能力、攻击目标的价值、攻击目标的命中难度和攻击目标装甲板的像素面积，基于训练后的改进的模糊小波神经网络中，得到待射击目标的优先级；

根据确定的待射击目标的优先级，确定相应的射击指令，根据射击指令向待射击目标进行射击。

第二方面，本申请提供了基于模糊小波神经网络的目标攻击优先级评估系统；

基于模糊小波神经网络的目标攻击优先级评估系统，包括：

获取模块，其被配置为：仿真机器人获取攻击目标的类型、攻击目标的能力、攻击目标的价值、攻击目标的命中难度和攻击目标装甲板的像素面积；

判断模块，其被配置为：判断攻击目标是否在机器人的射程范围内，如果是，则进入下一步；如果否，就返回获取模块；

优先级计算模块，其被配置为：根据攻击目标的类型、攻击目标的能力、攻击目标的价值、攻击目标的命中难度和攻击目标装甲板的像素面积，基于训练后的改进的模糊小波神经网络中，得到待射击目标的优先级；

仿真射击模块，其被配置为：根据确定的待射击目标的优先级，确定相应的射击指令，根据射击指令向待射击目标进行射击。