BP神经网络在效能评估中的样本训练

根据WSEIAC模型建立了地面防空导弹武器系统效能评估的指标体系,并依此模型建立与之对应的三层BP神经网络.简要分析了BP算法的实现过程,利用专家打分法和模糊层次法相结合的方式取得该神经网络应用于地面防空导弹武器系统效能评估时的训练样本,并对此神经网络进行学习训练,直至达到精度要求.经验证,该网络在评价地面防空导弹武器系统效能时减少了评估中的人因影响,使评估结果更为科学.     

多发导弹协同作战效能评估的排队网络模型

基于开环排队网络,从敌我对抗过程中建立一攻击波次多发导弹协同作战的多防御阵地突防效能评估模型。得出可把由多个防御阵地构成的网络简化为多个独立的单一防御阵地来分析。     

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。     

基于贝叶斯网络的常规导弹反舰作战效能评估

当前,常规导弹反舰作战效能评估已成为部队实战化训练亟需解决的一大难题。基于此,提出了满足时效性条件下的基于贝叶斯网络的常规导弹反舰作战效能评估方法。分析了作战体系结构和基本作战流程;建立了包含时效性和功能性两方面的评估指标体系;构建了贝叶斯网络模型,确定了先验概率和CPT的计算方法并给出了具体的评估步骤;利用Netica软件进行了算例的仿真实验并结合评估结果进行了简单分析。为常规导弹反舰作战体系的发展进步提供了坚实的理论基础,为未来反舰作战的辅助决策提供了科学的指导意见。     

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。     

舰艇系统损伤等级模糊神经网络评估模型

在对舰艇系统损伤等级评估体系分析的基础上,建立了舰艇系统损伤等级的模糊神经网络评估模型框架.设计了框架项层模糊神经网络评估模型的模糊集合和训练样本,并对此模糊神经网络模型进行了训练.通过测试样本仿真,发现此模糊神经网络模型具有较好的评估精度.基于模糊神经网络模型的舰艇系统损伤等级评估方法克服了以往简单加权评估模型的不合理性,为舰艇系统损伤等级评估提出了一个新的评估理念.     

导弹阵地空袭目标威胁评估

威胁评估是导弹作战决策中一个重要环节.针对导弹阵地作战中空袭目标的实时威胁评估问题,结合阵地实际,文中在分析威胁成因和指标相关性的基础上构建了威胁评估指标体系,利用模糊理论对威胁因素进行了量化处理,基于目标实时信息用组合加权平均模型进行了评估计算.仿真结果表明,该模型能根据实时的目标信息,准确灵敏地评估出目标威胁度,同时考虑了因素的相关性影响,结果更切实合理.     

应用神经网络评估舰载武器系统作战效能

为评估水面舰艇舰载武器系统作战效能,最大程度地提高舰艇整体作战能力,采用神经网络评估舰载武器系统的作战效能,按照建立BP网络模型、设计模型结构及确定训练样本的步骤,实现神经网络评估模型创建的全过程。该模型把各个评估指标作为输入,通过历史数据的训练确定神经网络输入、输出的对应关系,从而得出系统的效能值。神经网络评估模型可动态地评估舰载武器系统的作战效能,其评估过程确定的各指标项相互关系能很好地指导舰载武器的战术使用。     

基于人工神经网络的辐射源威胁评估方法研究

介绍了一种基于神经网络的辐射源威胁评估方法。首先引用了一种新的归一化效用函数 ,把不同类型、不同量纲的原始评估数值转换到 [- 1,1]区间 ,该效用函数较好地体现了“奖优罚劣”的原则 ,同时对于神经网络又更容易学习和训练 ;其次建立了基于神经网络的辐射源威胁评估模型 ;最后介绍了应用该方法对多个辐射源进行威胁评估的实际应用     

基于AHGA-BP网络的防空导弹研制费用预测方法

<正>在基于神经网络的防空导弹研制费用预测模型研究中,针对直接利用遗传算法训练神经网络运算时间长、精度较低的问题,本文提出了一种基于AHGA+BP混合学习算法的防空导弹研制费用预测模型。采用此模型对典型防空导弹研制费用进行预测,并与其它方法进行比较,结果表明,此方法计算速度更快,精度更高。     

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     

基于神经网络的地空导弹武器系统作战能力评估

根据地空导弹武器系统的作战使用特点,分析了评估其作战能力方法的局限性。根据指标体系设置的原则,建立了地空导弹武器系统作战能力评价指标体系。通过分析人工神经网络的结构和特点,设计了评估地空导弹武器系统作战能力的神经网络模型。该模型不需要确定各因素之间严格的定量关系,克服了以往由于人为因素所造成的负面影响。最后通过实际应用,说明该方法简便易行,准确可靠。     

基于BP网络的BTT导弹逆控制方法

运用BP神经网络结构和Levenberg-Marquardt算法,对导弹动力学特性进行动态逆模型辨识,并以辨识模型为控制器与BTT导弹控制系统串联构成动态伪线性系统,进而应用逆系统方法设计了一种用于解决BTT导弹非线性控制问题的经典控制与神经网络在线自学习控制相结合的控制方法.从理论上证明了该控制方案可以实现对导弹三通...     

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。     

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WSEIAC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.     

基于神经网络的导弹系统辨识

详细地讨论了神经网络在导弹动态特性中的应用 ,利用神经网络的万能拟合能力进行了神经网络的训练和仿真 ,为导弹离散控制系统的设计提供了有效的工程数据 ,给导弹系统的系统辨识提供了一条新的方法和思路     

基于制导与控制一体化的导弹编队队形控制

为了提高导弹编队协同作战队形控制能力,研究了基于制导与控制一体化思想的编队队形控制器设计问题。根据领弹-从弹的动力学以及运动学方程,推导出了领弹-从弹的相对运动模型,建立了领弹姿态信息与从弹舵偏角之间的关系,将从弹通道间的耦合项作为不确定项进行处理,并利用自适应神经网络理论设计了补偿器,对不确定项进行了处理。根据反演理论设计了编队队形控制器,能够对导弹编队队形进行有效的控制。     

导弹作战效能仿真评估系统体系结构

为得到可信度较高的导弹效能评估指标，必须建立相应配套的模型体系，利用模型进行仿真以支撑效能指标的获取。导弹效能仿真评估系统具有复杂的算法／模型／软件系统结构。体系结构技术是解决系统结构关系复杂度的技术。本文在借鉴了软件体系结构思想的基础上，提出了适于导弹效能评估的系统体系结构框架。     

导弹智能故障诊断专家系统的一种实现方法

针对导弹系统故障诊断的特点,将人工神经网络和专家系统技术结合起来,设计开发了一种导弹智能故障诊断专家系统,阐述了其系统结构及设计原理,该方法克服了传统的基于规则的专家系统的某些缺陷,在实际运用中是可行的。