基于自适应直觉模糊推理的威胁评估方法

• 作者: 王宝树 路艳丽 雷英杰
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信息融合 威胁评估 直觉模糊集 自适应 神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2805-2809
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5224字
• 语种: 中文

摘要

将直觉模糊集理论引入信息融合领域,提出一种基于自适应直觉模糊推理的威胁评估方法.首先,分析了现有威胁评估方法的特点与局限性,建立了基于自适应神经一直觉模糊推理系统(ANIFIS)的Takagi-Sugeno型威胁评估模型.其次,设计了系统变量的属性函数和推理规则,确定了各层输入输出的计算关系,以及系统输出结果的合成计算表达式.再次,分析了模型的全局逼近性,设计了网络学习算法.最后,以20批典型目标的威胁评估为例,给出相应的评估结果,验证了方法的有效性和模型的正确性.实践结果表明,该方法可以提高威胁评估的可信度,改进评估质量,提高推理结果综合值的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷英杰	西安电子科技大学计算机学院	214	2322	24.0	35.0
3	王宝树	西安电子科技大学计算机学院	124	2305	25.0	43.0
4	路艳丽	空军工程大学导弹学院	21	189	8.0	13.0