论文部分内容阅读
针对态势评估中复杂机动事件检测的精度及实时性问题,提出了基于粗糙集-模糊神经网络（RFNN）的事件检测方法,通过粗糙集理论获取数据样本中的最简规则集,然后根据这些规则构造模糊神经网络各层的神经元个数及相关参数初始值,最后用BP算法迭代求出网络的各种参数。仿真结果证明RFNN用于复杂机动事件检测的有效性,同时可以发现其在网络结构和收敛性方面的优势。