基于BP神经网络的防空导弹火力单元阵地评价模型

建立了防空导弹阵地评价的指标体系。对应用人工神经网络解决防空导弹阵地评价的方法问题进行了探讨 ,并且给出了神经网络的评价模型及算法。实例证明该方法是可行的。     

基于BP神经网络的导弹作战方案评估方法

构建了一般的机动发射式导弹作战方案评估的指标体系,通过BP神经网络模型对拟制的导弹作战方案进行了评估,得到了评估结果,为导弹武器作战时快速优选作战方案创造条件。     

基于神经网络集成的阵地工程效能评估

针对单一神经网络存在精度低、泛化能力弱等问题,提出了基于神经网络集成的阵地工程效能评估模型.结合某合成旅阵地工程规划方案效能评估实例,由历史数据独立训练出若干个神经网络,选出多个精度较高且差异性较大的个体网络,组合构成神经网络集成.仿真实验结果表明,神经网络集成的评估性能明显优于最优的单个神经网络,且操作简单,评估快速...     

导弹阵地静电电磁环境效应初探

从静电的定义及产生方式、危害及形成条件2个方面,简述了静电;结合导弹阵地的实际电磁环境,从提高导弹武器系统的可靠性等3个方面,具体论述了开展导弹阵地静电电磁环境效应研究的意义;研究了导弹阵地静电源的形成机理和作用机理;结合导弹阵地的静电研究结论,从抑制静电累积、采取EMC措施等4个方面对导弹阵地的静电防护作了讨论。     

基于概率神经网络的某导弹发动机系统故障诊断

反向传播神经网络(BPNN)和概率神经网络(PNN)对某型号导弹发动机若干原型故障进行定性的诊断,并将仿真结果进行了比较。仿真结果表明,当测量参数不包含噪声或噪声较小时,两种网络都具有很高地诊断准确率;当测量参数的噪声较大时,概率神经网络的诊断准确率远大于反向传播神经网络,显示了概率神经网络较强的诊断鲁棒性。此外,概率神经网络能够充分利用故障先验知识,并考虑代价因子的作用,从而把误诊断可能带来的损失减小到最低程度。     

陆基常规导弹阵地部署优化设计

从提高机动常规导弹系统生存能力出发 ,提出了一种常规导弹阵地部署优化模型 ,为常规导弹机动作战阵地的合理配置提供决策。     

基于BP神经网络的潜地导弹落点参数计算方法

针对潜地导弹采用传统数值积分迭代法求取落点参数计算量大,不能满足潜艇水下机动发射要求的问题,利用BP神经网路,设计了潜地导弹落点参数快速计算方法.首先介绍了六自由度弹道运动微分方程及其传统计算方法,并分析了采用BP神经网络计算落点参数的可行性,然后通过输入输出变量的选择、样本的设计、BP神经网络的结构设计等,建立了 B...     

BP神经网络的弹道导弹态势等级模型

针对弹道导弹的目标特性和作战特点,对主要态势指标进行了提取,构建了基于BP神经网络的态势等级模型,并按照区间对预警等级进行划分。为提高模型的准确性和适应性,通过样本数据对BP网络进行了训练,并进行了仿真得到了态势等级。仿真结果表明:利用BP神经网络对态势等级进行研究是可行的。     

基于BP和Hopfield神经网络的航空肼燃料保障安全评价

针对航空肼燃料保障安全评价的复杂性和非线性,提出并建立了基于BP和Hopfield神经网络的动态安全评价模型。在综合分析国内外肼燃料保障安全评价的基础上,针对航空肼燃料保障过程中出现的问题,构建并优化了指标体系,选取前馈神经网络中的BP网络和反馈神经网络中的Hopfield网络建立评价模型。在详细说明了BP和Hopfield神经网络的构建方法后,进行实例验证,并对预测效果进行了比较分析。仿真表明,两种模型都能正确评价安全保障状态。但在收敛速度、联想记忆功能方面Hopfield神经网络优于BP神经网络。将BP和Hopfield神经网络用于肼燃料保障安全评价过程中,具有适用性和可行性,对于航空肼燃料保障的安全建设与安全管理研究具有重要意义。     

舰空导弹武器系统信息化发展对策

为打赢未来海上信息化战争,作为舰艇编队盾牌的舰空导弹必须适应信息化发展的要求。主要研究了国外舰空导弹作战体系发展和美军"网络中心战"思想,提出了必须尽快发展具有实战能力的舰载和空中平台装载的舰空导弹协同作战系统,提高舰空导弹的信息化水平,研究相关的信息对抗手段及电子对抗装备,确保舰空导弹在复杂电磁环境下正常工作。     

基于BP神经网络的复杂电子设备实时故障诊断专家系统

以某型通信设备为例,介绍了如何将BP神经网络和传统的专家系统结合在一起,构成实时的故障诊断系统,从而避免传统的专家系统存在的一些问题,更好地解决故障诊断的问题.     

一种改进的系统效能评估方法及其应用

首先建立了在可靠性理论基础上的弹炮结合武器系统效能评估模型,并提出了对W SE IAC模型的改进方法。通过建立基于BP神经网络的武器系统作战能力向量的预测模型,克服了原先计算武器系统作战能力向量方法的局限性,提高了对武器系统作战效能评估的准确性和客观性。最后,将其运用到对弹炮结合武器系统效能评估中,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于Delphi-BP神经网络的装备保障能力评估

针对评估指标数量过多可能给评估过程及结果带来的弊端,在构建装备保障能力评估指标体系基础上,给出了基于Delphi法的指标体系筛选的方法步骤,通过计算累计贡献率,对指标体系进行了筛选,降低了评估模型的输入维度。建立了评估部队装备保障能力的三层BP神经网络模型,利用Matlab神经网络工具箱对网络进行了训练和仿真,结果显示误差小于10-3。最后,通过对比评估,验证了方法的有效性和正确性。     

基于BP神经网络的UCAV航迹综合评价

针对目前航迹规划过程中评价指标难以统一且指标权重确定过分依赖主观经验的问题,在建立较为完备的UCAV航迹评价指标体系基础上,引入BP神经网络对UCAV备选航迹进行综合评价,从备选航迹的样本数据出发,客观分析航迹的优劣,为决策者提供更加科学合理的参考依据,最后结合仿真算例,验证了该方法的可行性。     

基于BP神经网络的装备故障诊断专家系统研究

分析了神经网络和专家系统的特点,提出了基于BP神经网络与专家系统结合的某装备的故障诊断方法,构造了BP神经网络的装备故障诊断专家系统的诊断模型,克服了传统专家系统在知识获取和表达的薄弱环节,并用了某型装备的故障实际数据进行了验证,结果表明了神经网络与专家系统结合是一种有效的诊断方法。     

一种评价导弹研制方案的新方法

对新型导弹武器系统的各种研制方案作出迅速、合理的评价是武器系统方案论证中非常重要的一项工作。过去常用的评价方法存在评价速度慢、评价结果客观性不强等缺点 ,利用神经网络的模式识别功能 ,建立了用于评价研制方案的神经网络模型 ,该模型充分利用过去已定型的导弹研制信息 ,减少了评价过程中的主观性。通过实例计算 ,证明该方法是可行的     

神经网络的坦克目标威胁评估

在未来高技术局部战争条件下,坦克不得不面临一个动态复杂的战场环境,这就要求坦克能根据战场环境实时地进行目标威胁评估及自主射击。以坦克的自主作战为背景,提出了一种基于神经网络的目标威胁评估方法。首先提出了包含来袭目标性质、指战员指令、保卫目标的重要度、我方武器性能值等一套威胁评估指标体系;然后采用神经网络方法进行威胁评估。神经网络方法的优势主要体现在:①考虑了诸因素的相互关联;②充分考虑了战术信息;③权系数对具体环境的适应性;④方法的通用性。实例结果表明,神经网络方法科学合理,为坦克目标威胁的评估提供了新思路。神经网络方法具有普遍意义,能推广应用于其它武器平台的目标威胁评估。