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基于SAPSO优化灰色神经网络的空中目标威胁估计

发布时间:2021-12-28 15:04
  针对目标威胁估计有很多不确定性的特点,分析了传统目标威胁估计方法和灰色神经网络初始参数随机选择的不足。采用模拟退火改进的粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数初始值进行寻优,并通过该方法搜寻到的最优粒子,建立了基于模拟退火粒子群算法优化的灰色神经网络模型,以提高预测模型的稳健性和精确度。与灰色神经网络和没有改进的粒子群灰色神经网络等方法进行比较,仿真实验结果表明,模拟退火粒子群优化的灰色神经网络具有很好的预测能力,可以准确地完成空中目标威胁估计。 

【文章来源】:西北工业大学学报. 2016,34(01)北大核心EICSCD

【文章页数】:8 页

【文章目录】:
1 灰色神经网络算法原理
    1.1 灰色理论
    1.2 灰色神经网络
2 基本粒子群算法
3 模拟退火改进的PSO算法
4 SAPSO优化的灰色神经网络
5 基于SAPSO灰色神经网络的目标威胁评估建模与仿真
    5.1 目标威胁估计的主要因素
    5.2 模型建立
6 仿真结果与验证
7 结论


【参考文献】:
期刊论文
[1]基于群广义直觉模糊软集的空袭目标威胁评估方法[J]. 武华,苏秀琴.  控制与决策. 2015(08)
[2]电子战目标威胁评估的折衷排序方法[J]. 王鑫,吴华,赵玉,程嗣怡,宋海方.  电光与控制. 2013(08)
[3]Multi-attribute decision making method for air target threat evaluation based on intuitionistic fuzzy sets[J]. Yongjie Xu, Yongchun Wang, and Xudong Miu Scientific Research Department, Dalian Naval Academy, Dalian 116018, P. R. China.  Journal of Systems Engineering and Electronics. 2012(06)
[4]基于FBNs的有人机/UCAV编队对地攻击威胁评估[J]. 刘跃峰,陈哨东,赵振宇,张安.  系统工程与电子技术. 2012(08)
[5]基于模糊TOPSIS法的空袭目标威胁评估[J]. 王宝成,栗飞,陈正.  海军航空工程学院学报. 2012(03)
[6]基于灰色聚类的空袭目标威胁评估与排序[J]. 孙海永,陈阳晔,韩会刚.  空军雷达学院学报. 2011(05)
[7]基于直觉模糊推理的威胁评估改进算法[J]. 夏博龄,贺正洪,雷英杰.  计算机工程. 2009(16)
[8]直觉模糊集隶属度与非隶属度函数的确定方法[J]. 邢清华,刘付显.  控制与决策. 2009(03)
[9]基于直觉模糊推理的威胁评估方法[J]. 雷英杰,王宝树,王毅.  电子与信息学报. 2007(09)
[10]基于模糊多属性决策的目标威胁估计方法[J]. 王小艺,刘载文,侯朝桢,张翠,原菊梅.  控制与决策. 2007(08)

博士论文
[1]基于智能算法的目标威胁估计[D]. 王改革.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2013



本文编号:3554269

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