基于离散Hopfield神经网络的辐射源目标威胁估计

摘要

利用离散Hopfield神经网络对获得的历史情报数据进行挖掘,形成理想的威胁评估指标体系,将待分类的威胁目标评价指标输入创建的离散Hopfield神经网络,实现对辐射源目标的威胁等级评估。将基于离散Hopfield神经网络的辐射源目标评估等级与基于灰色关联投影法获得的威胁评估等级进行比较,其评估结果一致。离散Hopfield神经网络具有自组织自适应性、并行处理和高容错性等特性,适用于解决数据发掘问题。