Neural solution to the target intercept problems in a gun fire control system

Yang Weon Lee

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Neural solution to the target intercept problems in a gun fire control system

机译：炮火控制系统中目标拦截问题的神经解决方案

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Time delay neural networks trained with the backpropagation algorithm are derived for the gun fire control system to correct the miss distance between a target and the projectiles from the gun. Its performance is compared to optimum linear filter based on minimum mean square error [R.E. Kalman, A new approach to linear filtering and prediction problems, J. Basic Eng. 82D (1960) 35-44.]. The structure of the proposed neural controller is described and performance results are shown.

机译：推导了用反向传播算法训练的时延神经网络，用于火炮射击控制系统，以校正目标与弹丸之间的未命中距离。将其性能与基于最小均方误差的最佳线性滤波器进行比较[R.E. Kalman，线性滤波和预测问题的新方法，J。Basic Eng。 82D（1960）35-44。]。描述了所提出的神经控制器的结构并显示了性能结果。

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来源
《Neurocomputing》 |2007年第6期|p.689-696|共8页
作者
Yang Weon Lee;
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作者单位

Department of Information and Communication Engineering, Honam University, Seobonydony, Gwangsangu, Gwangju 506-714, Republic of Korea;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
closed-loop fire control; kalman filter; time delay neural network;

机译：闭环火控;卡尔曼滤波;时延神经网络;

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