一种基于灰色RBF神经网络的系统效能评估方法

发布时间：2021-11-28 11:25

　　为了解决组成复杂、功能多样、贫样本的系统的综合效能评估问题,针对系统的效能评估指标体系三层结构,构建了基于灰色理论、RBF神经网络以及灰色RBF神经网络的系统效能评估模型,并通过仿真验证了这种灰色RBF神经网络模型的精度要高于灰色模型和RBF神经网络模型,可以准确地对功能多样、组成复杂但是样本少的系统进行综合效能评估。 

【文章来源】：电子技术应用. 2020,46(12)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

系统效能评估指标体系

当运用灰色理论对系统进行效能评估时，根据图1的指标体系，建立图2所示的评估模型，因样本数据中有多个影响因子，所以采用GM(0,N)模型。GM (0,N)模型原理如下：

当运用RBF神经网络对系统进行效能评估时，根据图1的指标体系建立图3所示的评估模型。图3中，Xm+1，…，Xn为直接影响效能的指标值或具有成熟效能评估方法的性能值。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于灰色层次分析法-BP神经网络的数据链系统效能评估[J]. 陈强,陈长兴,陈婷,程蒙江川.  弹箭与制导学报. 2016(03)
[2]武器装备系统效能评估方法研究综述[J]. 郭齐胜,张磊.  计算机仿真. 2013(08)
[3]AHP灰色效能评估模型在Link16数据链中的应用研究[J]. 卫泽,王永斌,金善来,刘宏波.  计算机与数字工程. 2012(06)
[4]RBF神经网络的C4ISR系统效能评估[J]. 欧立铭,徐晓刚,王斌.  火力与指挥控制. 2011(10)
[5]灰色层次聚类法在通信对抗装备效能评估中的应用[J]. 丁亚非,李文生,徐跃.  火力与指挥控制. 2011(01)
[6]基于层次分析法的战术通信网络效能评估[J]. 卢紫毅,范建华.  现代电子技术. 2011(01)
[7]RBF神经网络的研究与应用[J]. 马艳芳,周冰.  电脑知识与技术. 2009(25)
[8]基于RBF神经网络的作战效能评估方法[J]. 白炜,鞠儒生,邱晓刚.  系统仿真学报. 2008(23)



本文编号：3524338