杨军佳，武翠霞，肖 健

（陆军炮兵防空兵学院郑州校区，郑州 450000）

0 引言

随着高科技在空袭兵器中的应用，隐身、超低空以及高速已经成为空袭兵器突防的利器。如何快速、准确地判断空袭目标的威胁程度是现代防空作战面临的首要问题。目前，关于空袭目标威胁评估方法主要有多属性决策、支持向量机、神经网络、模糊理论、灰色理论、云模型等。文献［1］在AHP 法确定指标权重以及多属性决策理论的基础之上，提出一种基于两层决策的控制目标威胁评估方法；文献［2］以威胁隶属度函数标识目标属性指标，提出了基于熵权法和TOPSIS 的目标威胁评估方法；文献［3］结合目标属性矩阵，构建了总偏差最小原则下的组合赋权模型，并将其应用于多属性决策方法中，提出了基于层次分析法与熵权法的空中目标威胁评估方法；文献［4］利用支持向量机和神经网络在分类方面具有较好的性能，分别应用回归型支持向量机和误差逆向传播神经网络的算法，解决水面舰艇单舰防空作战中空中目标威胁值评估的问题；文献［5］将易于实现且具有良好寻优性能的磷虾群算法进行改进后，用于Elman 神经网络初始参数的搜索，提出了自适应磷虾群优化Elman 神经网络的目标威胁评估方法；文献［6］利用粗糙集理论，从不精确、不一致、不完整等大量不完备信息中求取最小不变集合，并以此获取威胁评估指标权重，进而对目标的威胁等级进行排序；文献［7］通过定义“平均认识度”和“认识盲度”，提出了一种改进结构熵权法，并根据威胁评估信息不确定的特点，提出了一种基于区间灰色聚类的目标威胁评估方法；……