[发明专利]基于概率神经网络的海上伏击预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于概率神经网络的海上伏击预测方法，其特征在于，所述方法包括：

使用坐标解析器件，用于针对目标航母采集所述目标航母历史上每一轮次参与军事行动的集结位置坐标，所述集结位置坐标位于军事行动对象的邻海且包括横坐标和纵坐标；

使用网络初构器件，用于以所述目标航母预测轮次参与军事行动的集结位置坐标为概率神经网络的单个输出信息，以所述目标航母在预测轮次之前设定数目的各个轮次参与军事行动的各个集结位置坐标为概率神经网络的各个输入信息，构建归属于所述目标航母的、执行集结位置预测的概率神经网络；

使用次数映射器件，用于基于所述目标航母的最高行驶节数映射所述目标航母对应的概率神经网络的选择学习次数，所述选择学习次数的数值与所述目标航母的最高行驶节数成正比；

使用网络再构器件，分别与所述网络初构器件和所述次数映射器件连接，用于采用所述目标航母历史轮次参与军事行动的集结位置坐标作为所述目标航母对应的概率神经网络的输入信息和输出信息执行对所述概率神经网络的选择学习次数的多次学习动作，并将经历过多次学习动作后的概率神经网络作为再构后的概率神经网络输出；

使用位置预测器件，与所述网络再构器件连接，用于以所述目标航母在当前轮次之前设定数目的各个轮次参与军事行动的各个集结位置坐标为再构后的概率神经网络的各个输入信息，运行再构后的概率神经网络以获得其输出信息即所述目标航母当前轮次参与军事行动的集结位置坐标并作为当前集结位置坐标输出；

使用伏击分析器件，与所述位置预测器件连接，用于基于接收到的当前集结位置坐标分析伏击所述目标航母的最佳伏击区域的坐标范围；

其中，以军事行动对象的海岸线为垂直坐标轴，以所述海岸线的中点为原点，以垂直于所述海岸线的直线为水平坐标轴，以所述海岸线遭遇所述目标航母攻击的一侧为所述水平坐标轴的正向所在的一侧，以位于所述水平坐标轴的正向的逆时针方向的一侧的垂直坐标轴的方向为所述垂直坐标轴的正向，建立所述集结位置坐标所在的平面坐标系；

其中，当军事行动对象的海岸线为非直线的曲线时，对军事行动对象的海岸线拟合以获得作为垂直坐标轴的直线。

2.如权利要求1所述的基于概率神经网络的海上伏击预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

使用信息存储器件，与所述伏击分析器件连接，用于接收并存储伏击所述目标航母的最佳伏击区域的坐标范围。

3.如权利要求1所述的基于概率神经网络的海上伏击预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

使用无线通讯器件，与所述伏击分析器件连接，用于将接收到的伏击所述目标航母的最佳伏击区域的坐标范围无线发送到执行海上伏击管控的大数据服务器。

4.如权利要求1-3任一所述的基于概率神经网络的海上伏击预测方法，其特征在于：

以所述目标航母预测轮次参与军事行动的集结位置坐标为概率神经网络的单个输出信息，以所述目标航母在预测轮次之前设定数目的各个轮次参与军事行动的各个集结位置坐标为概率神经网络的各个输入信息，构建归属于所述目标航母的、执行集结位置预测的概率神经网络包括：所述目标航母的当前服役年数越短，所述设定数目的取值越小；

其中，基于接收到的当前集结位置坐标分析伏击所述目标航母的最佳伏击区域的坐标范围包括：基于当前集结位置坐标、目标航母随机行驶幅角以及埋伏半径确定每一伏击区域成功伏击所述目标航母的伏击概率，将伏击概率数值最大的伏击区域作为伏击所述目标航母的最佳伏击区域；

其中，伏击所述目标航母的最佳伏击区域的坐标范围为所述最佳伏击区域内部各个位置的横坐标数值和纵坐标数值。