Resumen

Con el fin de mejorar los ratios de reconocimiento exacto de objetivos aéreos, este artículo presenta un algoritmo novedoso para el reconocimiento de objetivos basado en conjuntos difusos intuicionistas intervalo-valorados con correlación gris. Se analizan los inconvenientes de algunos métodos propuestos anteriormente y, a continuación, se presenta un nuevo algoritmo. Primero se establece la matriz de reconocimiento de un objetivo aéreo. Cada entrada asociada a la matriz es un número difuso intuicionista con valores de intervalo, compuesto por valores de intervalo de pertenencia y no pertenencia, que representa la relación del objetivo con una categoría en términos de un parámetro característico. A continuación, se utiliza la teoría de la correlación gris para analizar la matriz de reconocimiento y obtener el grado de correlación gris de este objetivo desconocido con cada categoría. Se utilizan 200 conjuntos de datos de reconocimiento de objetivos para comparar el algoritmo propuesto con los métodos tradicionales. Los resultados experimentales verifican que el porcentaje de reconocimiento correcto puede llegar al 99,5%, lo que satisface las expectativas, lo que demuestra que el algoritmo propuesto puede resolver mejor los problemas de reconocimiento de objetivos. El algoritmo propuesto puede utilizarse para resolver problemas de inferencia incierta, como el reconocimiento de objetivos, la evaluación de amenazas y la toma de decisiones.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Mejorar; reconocimiento de objetivos; algoritmo; conjuntos difusos intuicionistas intervalo-valorados; correlación gris; resultados experimentales.
• Keywords:Improve; target recognition; algorithm; interval-valued intuitionistic fuzzy sets; grey correlation; experimental results