首先，采用如下算式解算a(t)

　　弧度，|Uz1|=28、29、30、31 m/s，|Vx1|=319、320、321、322 m/s，ε1=0.3、0.4、0.5、0.6弧度;通過調節參數cx、cy，得到64組圓概率誤差CEP∈(4，5)m的訓練數據，并對其加入一定程度的擾動誤差。

　　3.5 檢驗

　　設兩種投彈初始條件：

　　(a)|Uz1|=30 m/s，|Vx1|=321 m/s，ε1=0.5弧度(經訓練的投彈初始條件，即教師知識);

　　(b)|Uz1|=30.8 m/s，|Vx1|=319.7 m/s，ε1=0.38弧度(未經訓練的投彈初始條件，即非教師知識)。

　　用含有擾動誤差的訓練數據，對基于ANFIS的制導炸彈智能控制系統和基于NSFIS的制導炸彈智能控制系統分別進行訓練，并分別在(a)和(b)條件下進行投彈控制試驗。設得到兩種智能控制系統的控制結果比較如表1所示(表中數據為CEP，單位：m)。

　　從表1可以看出，無論在(a)還是(b)條件下，基于NSFIS的智能控制系統控制的命中精度都很高，而基于ANFIS的智能控制系統命中精度很低。這是因為ANFIS不具有抗噪聲能力，在訓練的過程中，將擾動也作為經驗進行了學習，因此其推理誤差必然較大，控制不準確。而NSFIS具有較強的抗噪聲能力，在學習過程中能夠去除擾動影響，因此其控制精度高。現實中，擾動是不可避免的，所以基于NSFIS的制導炸彈智能控制系統具有更高的工程應用價值。

　　4 結束語

　　試驗結果證明，在訓練數據含有噪聲的情況下，基于NSFIS的制導炸彈智能控制系統能夠自動濾除噪聲，實現高精度控制。這對制導炸彈智能控制系統的工程實現具有一定的意義。