BP神经网络在坦克分队火力配系中的应用

坦克分队火力配系是坦克分队防御战斗中指挥员实施战场指挥的重要内容,选取火力配系方案的优劣直接影响着防御作战的胜负。首先介绍了BP神经网络的原理及使用方法,在系统分析制约坦克分队火力配系影响因素基础上,构建了火力配系方案评估的指标体系,接着详细设计了用于评估火力配系方案的BP神经网络模型,并利用MATLAB仿真软件对结果进行了计算和分析。结果表明BP神经网络具有很强的解决复杂非线性关系问题的特点,适用于对坦克分队火力配系方案优劣分析和评价。

基于马尔可夫过程的坦克火力随机对抗模型

根据小规模坦克火力对抗中所具有的马尔可夫性特点,将该过程视为离散状态、离散时间的马尔可夫随机过程(马尔可夫链),由此建立了坦克与反坦克武器系统之间一对一对抗的随机格斗模型,并给出双方获胜概率和平均对抗回合数的计算公式。最后通过实例验证了模型的有效性。该模型克服了轮流对抗不符合战场实际的缺点,为分队指挥员在射击策略的选择和分队火力运用上的快速决策提供了较为精确的量化依据。