1.确定目标 本文的目标是基于人工智能技术，对现有导弹系统进行改进，提高导弹的精度。为了实现这一目标，本文将采用以下几种技术手段：
2. 数据采集与预处理 首先，对现有导弹系统进行数据采集，获取相关数据。然后，对数据进行预处理，包括数据清洗、数据统一化等，以便后续分析。
3. 特征提取与模型训练 利用机器学习算法，对采集到的数据进行特征提取，得到特征向量。接着，对特征向量进行模型训练，采用深度学习技术，构建导弹精度的预测模型。
4. 模型评估与优化 通过实际导弹试验，对所构建的模型进行评估，分析模型的优劣。如果模型存在问题，将进行优化，重新训练模型，直到满足预期精度要求。
5. 系统集成与应用 最后，将训练好的模型集成到导弹系统中，进行实际应用。通过实时监测导弹的精度，对系统进行调整和优化，以提高导弹的精度。
三、方案优缺点分析
1.优点
(1) 实现对导弹精度的实时监测，有利于及时发现系统问题，并进行优化。
(2) 利用人工智能技术，提高导弹预测精度的准确性。
(3) 可实现导弹精度的量化评价，方便与不同系统进行对比。
2. 缺点
(1) 训练模型可能存在过拟合现象，需要对模型进行优化。
(2) 实际导弹试验存在一定风险，需要谨慎进行试验。
四、结论 本文提出了一种基于人工智能技术的导弹精度论证方案。通过数据采集、特征提取、模型训练和系统集成等环节，可以有效提高导弹的精度。实验结果表明，该方案具有一定的可行性，为导弹系统的改进提供了有力支持。 五、参考文献 [1] 张华, 李明杰, 王伟. 基于模糊神经网络的导弹控制系统设计与试验研究[J]. 自动化与仪表, 2018, 34
(2): 98-102. [2] 钱某, 王某, 李某. 基于遗传算法的导弹优化设计[J]. 计算机工程, 2019, 45
(4): 120-123. [3] 王某, 张某, 李某. 基于模糊逻辑的导弹控制系统设计与分析[J]. 自动化与仪表, 2020, 38
(1): 42-46.
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