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神經網絡制導
神經網絡制導對不同的制導問題和優化指標，處理方法和途徑會有很大的差異，制導系統的非線性也會導致網絡訓練更加復雜和費時，實時性比較差。
在神經網絡制導中，網絡的輸入變量以彈目運動學變量為主，如彈目視線角、視線角速率、導彈和目標的位置、速度等。網絡輸出變量可以是導彈的法向加速度指令，也可以是前饋補償量，或者是需要調節的制導參數等。神經網絡制導中，網絡參數按照優化指標學習可以獲得最優的制導性能。網絡的輸入變量選擇是影響神經網絡制導性能的關鍵因素，當采用離線網絡參數時，系統開環特性會嚴重降低制導性能。一般情況下，神經網絡制導與其他制導方式結合形成混合制導能夠大大提高制導性能。神經網絡制導具有適應攔截系統特性變化的能力，是廣義的自適應制導。
