基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的藍(lán)方分層智能決策模型設(shè)計(jì)

劉相利,吳夢思，柯 凱

(1.解放軍91336部隊(duì)，秦皇島 066326；2：解放軍91889部隊(duì)，湛江 524000)

?

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的藍(lán)方分層智能決策模型設(shè)計(jì)

劉相利1,吳夢思2，柯 凱1

(1.解放軍91336部隊(duì)，秦皇島 066326；2：解放軍91889部隊(duì)，湛江 524000)

為了實(shí)現(xiàn)電子戰(zhàn)模擬訓(xùn)練中藍(lán)方?jīng)Q策的自動化、及時(shí)性和真實(shí)性，設(shè)計(jì)了一套基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的藍(lán)方智能決策系統(tǒng)，采用藍(lán)方裝備級、平臺級和編隊(duì)級3層互聯(lián)互通的分層決策結(jié)構(gòu)構(gòu)建系統(tǒng)的智能控制入口，以編隊(duì)級決策層為突破口設(shè)計(jì)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策模型，確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層數(shù)據(jù)預(yù)處理規(guī)則和隱層結(jié)構(gòu)，在輸出端使用決策知識庫來實(shí)現(xiàn)決策指令的傳達(dá)，完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層數(shù)據(jù)的指令化。系統(tǒng)可逼真地模擬藍(lán)方電子戰(zhàn)決策過程，并根據(jù)戰(zhàn)場態(tài)勢變化及時(shí)做出有效應(yīng)對，具有一定的實(shí)用價(jià)值。

藍(lán)方分層決策系統(tǒng)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；預(yù)處理規(guī)則；知識庫

0 引 言

電子戰(zhàn)仿真模擬訓(xùn)練中藍(lán)方系統(tǒng)的決策水平、作戰(zhàn)能力對模擬訓(xùn)練的效果至關(guān)重要，目前主要依靠人工操作實(shí)現(xiàn)藍(lán)方作戰(zhàn)決策，自主程度較低，因此對藍(lán)方自動化決策系統(tǒng)的研究具有重要的意義。但是，由于信息化作戰(zhàn)條件下對藍(lán)方?jīng)Q策影響因素十分復(fù)雜而且高速變化，需要依靠能夠進(jìn)行快速運(yùn)算的計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析決策，同時(shí)產(chǎn)生了決策系統(tǒng)的真實(shí)性和信息處理機(jī)制不同的問題[1]，在頂層體系結(jié)構(gòu)設(shè)定和指令下達(dá)實(shí)現(xiàn)等方面存在許多難題。本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了一套自動化藍(lán)方?jīng)Q策系統(tǒng)，結(jié)合知識庫和分層體系等方面的知識，實(shí)現(xiàn)較為逼真可靠且及時(shí)的自動化決策系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。

1 藍(lán)方電子戰(zhàn)決策過程分析及設(shè)計(jì)

由于藍(lán)方作戰(zhàn)系統(tǒng)包含驅(qū)護(hù)艦艇、潛艇、飛機(jī)等多維立體空間內(nèi)多體系、多結(jié)構(gòu)的作戰(zhàn)平臺，導(dǎo)致藍(lán)方作戰(zhàn)系統(tǒng)的軟件框架構(gòu)設(shè)的復(fù)雜程度較高[2]?？紤]到目前主要進(jìn)行紅藍(lán)雙方電子戰(zhàn)系統(tǒng)對抗的決策過程，該決策過程與藍(lán)方平臺的功能結(jié)構(gòu)密不可分，因此可將藍(lán)方平臺的功能結(jié)構(gòu)劃分為裝備決策層、平臺決策層和編隊(duì)決策層。3個(gè)決策層由簡到難、從局部到全面形成藍(lán)方?jīng)Q策系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)。編隊(duì)決策層是整個(gè)藍(lán)方?jīng)Q策層的總體架構(gòu)，建立在裝備決策層和平臺決策層上。

作為紅方電子戰(zhàn)裝備的訓(xùn)練對象，藍(lán)方電子戰(zhàn)平臺必須能模擬一定體系結(jié)構(gòu)的電子戰(zhàn)系統(tǒng)的作戰(zhàn)過程[3]，而藍(lán)方電子戰(zhàn)平臺決策軟件的真實(shí)性將會對整個(gè)電子戰(zhàn)模擬訓(xùn)練系統(tǒng)的真實(shí)性起決定性的影響。但由于技術(shù)、設(shè)備、時(shí)間等因素的限制，不可能在一套計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)藍(lán)方編隊(duì)完整的電子戰(zhàn)作戰(zhàn)決策及實(shí)施過程，必須在保持訓(xùn)練真實(shí)性的基礎(chǔ)上對藍(lán)方電子戰(zhàn)系統(tǒng)進(jìn)行精煉的壓縮，這樣藍(lán)方電子戰(zhàn)系統(tǒng)的功能可確定為數(shù)據(jù)綜合處理與分發(fā)、解算紅方平臺作戰(zhàn)要素、威脅判斷、編隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)決策、兵力分配、電子偵察與干擾實(shí)施時(shí)機(jī)及方式選擇、艦艦協(xié)同偵察干擾、艦機(jī)協(xié)同偵察干擾、機(jī)機(jī)協(xié)同偵察干擾、機(jī)動等。

裝備決策內(nèi)容主要分為單裝備戰(zhàn)術(shù)決策、雷達(dá)開機(jī)關(guān)機(jī)、雷達(dá)偵察機(jī)開機(jī)關(guān)機(jī)、偵察機(jī)偵察搜索、干擾時(shí)機(jī)選擇等。其中單裝備戰(zhàn)術(shù)決策是核心內(nèi)容，決定了藍(lán)方單裝備平臺的戰(zhàn)術(shù)狀態(tài)，包括裝備開關(guān)機(jī)時(shí)間、偵察方向、干擾實(shí)施等內(nèi)容。

平臺決策內(nèi)容主要包括單平臺戰(zhàn)術(shù)決策、機(jī)動、電子戰(zhàn)裝備開關(guān)機(jī)時(shí)機(jī)選擇、執(zhí)行裝備選擇、干擾對象選擇等。其中單平臺戰(zhàn)術(shù)決策是平臺決策的核心元素，根據(jù)偵察數(shù)據(jù)確定本艦(機(jī))平臺的戰(zhàn)術(shù)狀態(tài)，并按上級指令選擇最適宜執(zhí)行指令的裝備對指定方向開機(jī)偵察、對指定目標(biāo)實(shí)施指定樣式的干擾等。

編隊(duì)決策內(nèi)容包括編隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)決策、數(shù)據(jù)分析處理、威脅判斷、兵力分配、隊(duì)形變換以及平臺協(xié)同等，編隊(duì)結(jié)構(gòu)由多平臺協(xié)同工作，根據(jù)多平臺、多裝備的偵察內(nèi)容確定紅方電子戰(zhàn)力量分布、特點(diǎn)及分工，解算紅方平臺運(yùn)動要素后進(jìn)行編隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)決策，并對藍(lán)方電子戰(zhàn)平臺進(jìn)行作戰(zhàn)兵力分配。

藍(lán)方對雷達(dá)及電子偵察裝備偵收的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及處理，確定紅方電子戰(zhàn)兵力分配及作戰(zhàn)特點(diǎn)，進(jìn)行編隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)決策，決策結(jié)果下發(fā)到各艦(機(jī))平臺，控制艦(機(jī))運(yùn)動，并由艦(機(jī))平臺解析指令下發(fā)到電子戰(zhàn)平臺，由各電子戰(zhàn)平臺對指定目標(biāo)實(shí)施電子干擾。其調(diào)用關(guān)系如圖1所示。

圖1 藍(lán)方?jīng)Q策調(diào)用關(guān)系

2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的決策系統(tǒng)設(shè)計(jì)

由于電子戰(zhàn)裝備性能的迅速提升，電子戰(zhàn)的特征呈現(xiàn)出更為鮮明的信息化特點(diǎn)，即高強(qiáng)度、多方位、立體化。在極短的單位時(shí)間內(nèi)需要處理大量多變的流動信息，要求指揮員能夠及時(shí)掌握敵方電子戰(zhàn)情況，做出及時(shí)正確的應(yīng)對。如果沒有有效的自動決策系統(tǒng)來支撐藍(lán)方平臺的運(yùn)行而單純依靠指揮員指揮控制，將會對模擬電子戰(zhàn)藍(lán)軍決策的有效性、及時(shí)性、真實(shí)性造成較大的影響，因此需要以計(jì)算機(jī)為核心的決策系統(tǒng)指揮并控制電子戰(zhàn)藍(lán)軍系統(tǒng)的決策和運(yùn)行。而在裝備、平臺、編隊(duì)3級結(jié)構(gòu)的決策模型中，平臺和裝備決策層是在解析編隊(duì)決策內(nèi)容的基礎(chǔ)上進(jìn)行決策，因此編隊(duì)決策模型是指揮控制整個(gè)藍(lán)方電子戰(zhàn)系統(tǒng)的核心。決策的快速有效將會影響到整個(gè)藍(lán)方電子戰(zhàn)系統(tǒng)的可靠運(yùn)行，因此引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對編隊(duì)決策模型進(jìn)行規(guī)劃設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)快速逼真的編隊(duì)決策[4]。

2.1 決策模型總體設(shè)計(jì)

電子戰(zhàn)藍(lán)方?jīng)Q策模型體系需要解決2個(gè)主要問題：一是決策目的，即執(zhí)行電子戰(zhàn)決策的目的，需要各平臺或裝備達(dá)到什么目的；二是決策內(nèi)容，即執(zhí)行決策的內(nèi)容，需要各平臺或裝備執(zhí)行什么任務(wù)。根據(jù)紅方平臺電子戰(zhàn)作戰(zhàn)步驟的推進(jìn)，采取快速及時(shí)的應(yīng)對措施是藍(lán)方平臺必須達(dá)到的條件，一旦戰(zhàn)場態(tài)勢發(fā)生變化，編隊(duì)決策平臺需要立即根據(jù)需求調(diào)整編隊(duì)的電子戰(zhàn)作戰(zhàn)方案。

系統(tǒng)設(shè)計(jì)的編隊(duì)決策模型如圖2所示，其中的戰(zhàn)場態(tài)勢綜合模塊將可能影響電子戰(zhàn)戰(zhàn)場的自然因素和第三方因素進(jìn)行綜合分析考慮，包括戰(zhàn)場自然環(huán)境、水文、氣象、雜波、中立方船只飛機(jī)等，在執(zhí)行模擬訓(xùn)練前由態(tài)勢想定方案給出。藍(lán)方偵察數(shù)據(jù)主要根據(jù)藍(lán)方電子戰(zhàn)裝備偵察的紅方電子戰(zhàn)數(shù)據(jù)并結(jié)合藍(lán)方已掌握的紅方電子情報(bào)，由編隊(duì)決策模型結(jié)合知識庫進(jìn)行統(tǒng)一分析決策，最后給出藍(lán)方綜合態(tài)勢想定，并由平臺決策模型和裝備決策模型分解執(zhí)行。

圖2 藍(lán)方?jīng)Q策模型設(shè)計(jì)

根據(jù)紅方作戰(zhàn)進(jìn)程自動進(jìn)行電子戰(zhàn)決策，需要藍(lán)方?jīng)Q策模型能夠自動解析戰(zhàn)情并采取應(yīng)對措施，在此引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行藍(lán)方?jīng)Q策模型的訓(xùn)練和執(zhí)行。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策模型設(shè)計(jì)

圖3 三層BP網(wǎng)絡(luò)模型

在編隊(duì)決策模型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，將戰(zhàn)場態(tài)勢數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為歸一化的輸入層數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)藍(lán)方?jīng)Q策自動化的關(guān)鍵，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中設(shè)計(jì)2個(gè)輸入值，分別是戰(zhàn)場環(huán)境因素集H1和紅方情報(bào)數(shù)據(jù)H2，其中，

H1=[h1,h2,…,hm]

(1)

(2)

式中:戰(zhàn)場環(huán)境因素集H1中各因子分別代表海浪高度、風(fēng)向、風(fēng)力等影響戰(zhàn)場態(tài)勢的因素，分別按照預(yù)先設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)對其進(jìn)行歸一化處理;紅方情報(bào)數(shù)據(jù)H2主要表述戰(zhàn)場環(huán)境中藍(lán)方偵察機(jī)所能偵察到的紅方雷達(dá)裝備的信息，其中J1、W1、G1、V1、D1分別表示平臺1的經(jīng)度、緯度、高度、速度、航向等運(yùn)動要素，TB1、TE1、f分別表示平臺1上搭載的雷達(dá)平臺的開機(jī)時(shí)間、關(guān)機(jī)時(shí)間、頻率，開機(jī)時(shí)間和關(guān)機(jī)時(shí)間計(jì)態(tài)勢開始后的相對時(shí)間，并按照預(yù)先設(shè)定進(jìn)行歸一化處理，類似地輸入紅方電子戰(zhàn)要素。

隱層的功能是接收來自輸入層的數(shù)據(jù)并按一定規(guī)律自行組織學(xué)習(xí)，由于決策模型輸入因素較多，采取S型函數(shù)，完成輸入層到輸出層的非線性映射。在決策模型的隱層結(jié)構(gòu)中，如何確定隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)非常關(guān)鍵，如果隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)少于理想值，將會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)性差、樣本學(xué)習(xí)能力低下的后果；若隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)過多，將會導(dǎo)致學(xué)習(xí)速度變慢、需要大量的歸一化樣本數(shù)據(jù)；若隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)與理想值接近，雖能夠進(jìn)行正常訓(xùn)練，但抗外界干擾性能較差，對陌生的輸入數(shù)據(jù)將無法正確映射。綜合考慮各方面的因素，由于具有較多的仿真模擬訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本，足夠提供較多的樣本數(shù)據(jù)并有足夠的時(shí)間進(jìn)行訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，因此設(shè)定較多的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)，使系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)得到足夠多的訓(xùn)練，得出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)就能夠快速適應(yīng)戰(zhàn)場態(tài)勢的變化。

輸出層的數(shù)據(jù)，其結(jié)構(gòu)類似于H2，規(guī)定了藍(lán)方各平臺的運(yùn)動軌跡、戰(zhàn)場位置和平臺協(xié)同等內(nèi)容，但由于平臺戰(zhàn)術(shù)的多樣性及決策內(nèi)容的復(fù)雜性，需要協(xié)同決策知識庫進(jìn)行輸出數(shù)據(jù)的指令化。

2.3 決策知識庫的設(shè)計(jì)

藍(lán)方平臺決策模型輸出的結(jié)果主要為藍(lán)方艦(機(jī))平臺和電子戰(zhàn)裝備需要執(zhí)行的戰(zhàn)術(shù)動作，根據(jù)紅方電子戰(zhàn)措施采取對應(yīng)的措施，結(jié)合藍(lán)方裝備特點(diǎn)分配各艦(機(jī))平臺所需執(zhí)行的任務(wù)，本系統(tǒng)建立的知識庫[6]主要由6個(gè)子庫構(gòu)成：策略庫、路徑庫、協(xié)同戰(zhàn)術(shù)庫、戰(zhàn)術(shù)實(shí)現(xiàn)庫、戰(zhàn)術(shù)優(yōu)化庫和樣本庫，其中戰(zhàn)術(shù)優(yōu)化庫和樣本庫的知識只有在離線訓(xùn)練時(shí)才能使用，結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 決策知識庫結(jié)構(gòu)

其中策略庫描述戰(zhàn)術(shù)概要特征，路徑庫描述藍(lán)方現(xiàn)有艦(機(jī))戰(zhàn)術(shù)路徑，協(xié)同戰(zhàn)術(shù)庫表達(dá)平臺與平臺間協(xié)同戰(zhàn)術(shù)特征，戰(zhàn)術(shù)實(shí)現(xiàn)庫精確描述各項(xiàng)戰(zhàn)術(shù)實(shí)施措施，樣本庫包含訓(xùn)練樣本和失敗樣本庫。由于電子戰(zhàn)作戰(zhàn)實(shí)時(shí)性要求極高，通過獲取知識庫的知識完成比賽可能無法得到滿意的結(jié)果，可在訓(xùn)練結(jié)束后利用戰(zhàn)術(shù)優(yōu)化庫進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化，并增加到樣本庫中進(jìn)一步訓(xùn)練離線訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，使決策網(wǎng)絡(luò)不斷地完善。

知識庫首先需要考慮知識的表述，將會直接影響到知識的獲取和使用，目前常用的方法有產(chǎn)生式規(guī)則表述、框架表述、語義網(wǎng)絡(luò)表述和一階謂詞邏輯表述等，本系統(tǒng)根據(jù)電子戰(zhàn)決策指令內(nèi)容構(gòu)成和特點(diǎn)使用混合知識表達(dá)方法，決策知識庫整體以面向?qū)ο蟮姆椒?gòu)建，同步融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與產(chǎn)生式規(guī)則。

2.4 決策模型的測試與實(shí)現(xiàn)

對已有模擬仿真訓(xùn)練的數(shù)據(jù)按預(yù)設(shè)進(jìn)行歸一化處理后得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值，并設(shè)定輸出期望值，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，其流程如圖5所示。

圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)流程

選取多個(gè)態(tài)勢的多個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，由閾值函數(shù)判定輸出層神經(jīng)元的輸出值，并根據(jù)期望值自行調(diào)整訓(xùn)練次數(shù)，直到達(dá)到方案要求為止。由此得出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層權(quán)值構(gòu)成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)體系，對戰(zhàn)場態(tài)勢的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行解算得出決策結(jié)果。

3 測試實(shí)現(xiàn)

藍(lán)方分層智能決策系統(tǒng)在WindowsXP系統(tǒng)上使用VC++6.0編程，軟件主界面如圖6所示。

圖6 系統(tǒng)軟件主界面

主界面左側(cè)是應(yīng)用菜單，都有一定數(shù)目的子菜單。訓(xùn)練層級子菜單分為單裝備級、單平臺級和小型編組級3層級供選，第2層子菜單有更詳細(xì)的設(shè)置，自然因素主要用于錄入戰(zhàn)場自然環(huán)境(如海浪、風(fēng)力、溫濕度等)數(shù)據(jù)。紅方錄入用于實(shí)時(shí)讀取紅方動態(tài)和相關(guān)數(shù)據(jù)，BP訓(xùn)練是使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練已存數(shù)據(jù)進(jìn)行，知識庫則分為策略庫、路徑庫、協(xié)同戰(zhàn)術(shù)庫、戰(zhàn)術(shù)實(shí)現(xiàn)庫、戰(zhàn)術(shù)優(yōu)化庫、樣本庫等6個(gè)子庫，為整個(gè)系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支持，錄取回放用于錄取戰(zhàn)術(shù)進(jìn)程并按指令回放，用于提供詳細(xì)的使用說明。

主界面上方是控制鍵區(qū)，用于控制藍(lán)方分層智能決策系統(tǒng)的裝載、授時(shí)、開始、暫停、結(jié)束操作，并有運(yùn)行時(shí)間實(shí)時(shí)顯示。中間是作戰(zhàn)海圖區(qū)域，有多個(gè)區(qū)域海圖供選，選擇海圖在自然因素中操作。

對該軟件進(jìn)行性能測試，對已有的5個(gè)樣本10 000批已存訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，共耗時(shí)23.12s，未超出預(yù)定的100s訓(xùn)練時(shí)間，符合要求。在雙艦編隊(duì)反導(dǎo)作戰(zhàn)戰(zhàn)術(shù)測試中，紅方戰(zhàn)術(shù)使用不同的平臺和裝備共進(jìn)行10次測試，各次測試中藍(lán)方智能決策系統(tǒng)的平均反應(yīng)時(shí)間如表1所示。

表1 系統(tǒng)反應(yīng)時(shí)間

由表1可知，在10次試驗(yàn)中,反應(yīng)時(shí)間因紅方平臺的不同有一定的變化，但都未超過預(yù)設(shè)的5 s;系統(tǒng)實(shí)時(shí)性符合要求，也存在改進(jìn)空間。

4 結(jié)束語

對藍(lán)方?jīng)Q策平臺進(jìn)行裝備、平臺、編隊(duì)三級分層決策解析，以編隊(duì)決策模型為突破口，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為自動化決策網(wǎng)絡(luò)的核心結(jié)構(gòu)，對已有訓(xùn)練實(shí)例數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到包含影響電子戰(zhàn)藍(lán)方?jīng)Q策的因素集作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層因子，并以面向?qū)ο蟮姆椒?gòu)建決策知識庫整體，同步融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與產(chǎn)生式規(guī)則，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出因子形成有效決策指令，指揮平臺和裝備執(zhí)行指令，保證仿真模擬訓(xùn)練藍(lán)方平臺的及時(shí)性、真實(shí)性和可靠性。

[1] 耿濤,張安.考慮協(xié)同電子干擾效果的空戰(zhàn)多目標(biāo)分配[J].火力與指揮控制,2012,37(3):121-127.

[2] 孫珠峰,黃文斌.潛艇綜合訓(xùn)練仿真系統(tǒng)藍(lán)方臺分層決策模型及其實(shí)現(xiàn)[J].軍事系統(tǒng)工程,2000,3(10):41- 43.

[3] 李林森,佟明安.協(xié)同多目標(biāo)攻擊空戰(zhàn)決策及其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)[J].航空學(xué)報(bào),1999,20(4):309-312.

[4] Luo D L,Shen C L,et al.Air combat decision-making for cooperative multiple target attack:an approach of hybrid adaptive genetic algorithm[J].Journal of The Graduate School of The Chinese Academy of Sciences,2006,23(3):382-389.

[5] 林華.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的足球機(jī)器人決策知識庫的設(shè)計(jì)[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī),2011,11(1):130-134.

[6] 陳曉,夏威,包文.基于集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能決策入侵檢測系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用,2010,19(5):113- 115.

Design of Blue Team Hierarchical Intelligent Decision Model Based on BP Neural Network

LIU Xiang-li1,WU Meng-si2，KE Kai1

(1.Unit 91336 of PLA,Qinhuangdao 066326,China;2.Unit 91889 of PLA,Zhanjiang 524000,China)

To realize the automation,timeliness and authenticity of blue team decision in the electronic warfare (EW) simulation training,this paper designs a suit of blue team intelligent decision system based on BP neural network,uses three levels of interoperability hierarchical decision architecture:equipment level,platform level and formation level of blue team to construct the intelligent control inlet of decision system,designs BP neural network decision model taking the formation decision layer as breach,confirms the preprocessing rules of input layer data of neural network and structure of hidden layers,uses decision knowledge database to realize the transmission of decision command at output terminal and completes the instructional processing of neural network output layer data.The system can realistically simulate the EW decision process of blue team,and effectively adjust the policy according to the battlefield situation variety in time,which has definite application value.

blue team hierarchical decision system;BP neural network;preprocessing rule;knowledge database

2015-05-15

TP243

A

CN32-1413(2015)04-0081-04

10.16426/j.cnki.jcdzdk.2015.04.021