【摘 要】
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提出了基于神经网络的、用于解算武器——目标分配（WTA）问题的并行算法。WTA问题是对于多个入侵敌机（目标）如何分配多个现有防御兵器迎击的间题。处理该问题的高速化是现代防空系
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提出了基于神经网络的、用于解算武器——目标分配（WTA）问题的并行算法。WTA问题是对于多个入侵敌机（目标）如何分配多个现有防御兵器迎击的间题。处理该问题的高速化是现代防空系统中必不可少的能力。最佳分配解的定义是,根据此解分配迎击武器可以使击落全部敌机的失败概率最小。提出的并行算法是以Hop-filed和 Tank的神经网络模型为基础,使用了K×M个处理单元（二进制神经元）,其中M为武器平台数.K为目标数。12个战例的仿真结果表明,本算法的解算速度是现有算法的9.0～34.3倍,而且击落全部敌机
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