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摘要
针对近距与超视距空战的特点，提出一种基于粒子群优化（PSO）算法与极限学习机（ELM）的空战效能评估模型。引入一种基于M估计的ELM，以抵御样本数据中粗差的干扰；采用基于混沌策略的PSO算法优化ELM隐含层的输入权值和偏差，以降低随机选取参数的影响，提升评估模型的精度；利用所建模型对战斗机空战效能进行评估。仿真表明，所提方法仅通过20次迭代就收敛到令人满意的精度，并具较强的抗粗差能力，从而验证了其可行性和有效性。
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单位空军工程大学; 西京学院
