自适应磷虾群优化Elman神经网络的目标威胁评估是一种结合生物启发算法与人工神经网络的智能评估方法。该方法利用磷虾群算法的自适应特性优化Elman神经网络的权值和阈值，提升网络的学习能力和收敛速度。Elman神经网络因其具有动态记忆功能，能够有效处理时序数据，适用于目标威胁评估这类动态变化的问题。通过自适应磷虾群算法的全局搜索能力，可以避免传统优化方法易陷入局部最优的缺陷，从而提高威胁评估的准确性和可靠性。该方法在军事、安防等领域具有广泛的应用前景，能够为复杂环境下的目标威胁等级判定提供科学依据。