主要对不确定性环境下的空中目标威胁评估问题进行研究.首先通过模糊神经网络处理信息不确定问题,在获取威胁目标信息较少的环境下,使用小波神经网络增强网络自学习能力,并分析威胁因素,创建不确定性环境下的模糊小波神经网络(FWNN),实现对目标威胁的评估;然后针对初始参数的不确定性问题,采用粒子群优化算法和BP算法更新每个模糊规则后件部分的参数,以达到提高评估效果的目的.仿真结果表明,与模糊小波神经网络相比,该算法提高系统的稳定性,加快收敛速度,增强预测精度.