摘要：防空作战对空袭兵器进行准确、快速的识别，可以辅助指挥员迅速做出合理的作战决策，增强防空武器系统的作战效能，而在解决特征维度较高的空袭兵器识别问题时，使用径向基神经网络模型存在着“组合爆炸”的缺陷。针对“组合爆炸”问题，采用一种变精度粗糙集一径向基神经网络的改进模型，通过引入变精度粗糙集属性约简得到最优识别系统，然后系统输入到径向基神经网络中进行识别。由于模型有效地简化了神经网络的规模和结构，在保证可靠性的同时，缩短了网络运算时间，提高了系统的实时性，避免了“组合爆炸”的发生。仿真结果表明，改进后的模型是可行的，为防空作战中空袭兵器识别提供了参考。

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