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| 基于ADC-BP模型的对地攻击无人机自主作战效能评估 | |
| 引用本文： | 邵明军,刘树光,严惊涛.基于ADC-BP模型的对地攻击无人机自主作战效能评估[J].空军工程大学学报,2023,24(6):112-120. |
| 作者姓名： | 邵明军 刘树光 严惊涛 |
| 作者单位： | 空军工程大学装备管理与无人机工程学院,西安，710051 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（72271243）;国家社会科学基金（20BGL307）;研究生创新实践基金（CXJ2022045） |
| 摘 要： | 为紧贴实战背景进行对地攻击无人机自主作战效能，提出一种改进ADC模型的效能评估方法。首先，在传统ADC模型的基础上，引入战场环境因素、人为干扰因素，并基于遗传算法优化BP神经网络，重构传统作战能力评估模型，构建基于ADC-BP的自主作战效能评估模型；其次，基于无人机作战任务特点，拓展并归纳影响效能的关键能力指标，构建与作战全过程相适应的评估指标体系；最后，以对地攻击无人机执行压制防空任务为例进行效能评估，结果验证了ADC-BP评估模型的合理性和实用性。 |
| 关 键 词： | 对地攻击无人机 自主作战能力 作战效能评估 ADC模型 BP神经网络 |
Assessment of Autonomous Combat Effectiveness of Ground-Attack UAV Based on ADC-BP Model |
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| SHAO Mingjun,LIU Shuguang,YAN Jingtao.Assessment of Autonomous Combat Effectiveness of Ground-Attack UAV Based on ADC-BP Model[J].Journal of Air Force Engineering University(Natural Science Edition),2023,24(6):112-120. | |
| Authors: | SHAO Mingjun LIU Shuguang YAN Jingtao |
| Abstract: | |
| Keywords: | ground-attack UAV autonomous combat capability effectiveness evaluation ADC model BP neural network |
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