基于级联BP神经网络的集群目标优选半实物仿真方法

本发明提供了一种基于级联BP神经网络的集群目标优选半实物仿真方法及系统，包括：根据仿真任务需求确定集群目标价值评分指标并结合仿真经验，构建具备广泛评分分布的评分样本训练集；构建初始的级联BP神经网络，通过评分样本训练集训练级联BP神经网络；判断当前集群目标分布是否超出仿真天线组范围，若是，则通过位置关系遍历仿真集群目标的所有天线组，并计算各备选方案的评分指标，输入训练好的级联BP神经网络，输出各方案评分结果，取最高分者作为最终仿真方案；若否，则直接仿真全部目标。本发明在现有仿真资源有限的条件下实现集群目标模拟效果最优化，智能决策当前最佳的仿真天线组，而且网络结构简单、处理速度快。