数据驱动的制导智能方法研究
使用神经网络实现弹道与导弹可达区快速计算，将可达区平均误差控制在 0.5% 以内。
Neural NetworksParallel Data ProcessingGuidance Intelligence
项目背景
传统可达区计算成本高、时效性不足，难以满足高频决策场景需求。
关键实现
- 构建并行数据生成流程，提升训练样本构建效率。
- 进行数据清洗与特征转换，稳定模型输入质量。
- 使用多种神经网络模型预测弹道参数与可达区。
项目结果
- 显著提升了可达区计算速度。
- 可达区平均误差控制在 0.5% 以内，满足工程精度要求。