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基于BP神经网络的初级指挥员素质评估 总被引:1,自引:0,他引:1
基于BP神经网络的初级指挥员素质评估,以思想道德水平、身体素质、军事专业知识、军事基础知识、组织指挥能力、判断决策能力、管理部队能力、高科技知识、计算机水平9项指标进行评判.并利用BP算法得到输出与样本均值之间的关系图,从系统输出值的归属区间判断初级指挥员素质的高低. 相似文献
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弹丸发射参数、气象条件等会影响弹丸射程,其构成的影响体系复杂并难以准确预测。针对BP预测算法会因初始权值和阈值取值不当导致陷入局部最优的问题,建立了麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的弹丸射程预测模型,以弹丸射程作为输出指标,选取弹丸初速、发射角度和风力条件作为影响因素输入,经过数据预处理后进行弹丸射程预测;同时与粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)优化BP神经网络预测模型的预测精度进行对比,验证SSA优化BP神经网络模型的预测效果。结果表明,SSA-BP预测模型的平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别为10.456 4 m、11.831 3 m和0.058 13%,低于BP、PSO-BP、GA-BP预测模型的相应评估指标,所以SSA-BP模型的预测精度高于BP、PSO-BP、GA-BP预测模型,其可以为弹丸射程预测和远程火力打击研究提供支持。 相似文献
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针对导弹武器系统生存能力评估问题,建立了评估的指标体系,给出了指标的隶属函数.利用BP神经网络的自学习、自适应、强容错性,并通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的连接权重和阀值,弱化了评价中的人为因素,提高了评价结果的准确性和权威性,解决了BP神经网络存在落入局部最小点和收敛速度慢的问题.实例研究表明,遗传神经网络的评价模型具有有效性和可行性. 相似文献
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为了确定未反应炸药的JWL状态方程参数,提出了一种利用BP神经网络?遗传算法(BP?GA算法)和冲击Hugoniot关系确定JWL参数的方法。此方法首先训练BP神经网络,使其可以拟合由不同的JWL参数组合组成的非线性系统,随后采用遗传算法搜寻适应度值最大的一组JWL参数。结果表明:已知某种炸药的初始密度、爆速、Hugoniot系数C0和S,便可利用BP?GA算法确定其JWL参数;BP?GA算法确定的8种未反应炸药的p?v曲线和由试验数据确定的p?v曲线相吻合,且8条p?v曲线的R2均不低于0.9995,证明了BP?GA算法的高精度。 相似文献
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为解决电液伺服系统的液压元件存在非线性时变性等不确定因素,使得难以对其建立精确模型的问题,提出一种基于模拟退火遗传算法(simulated annealing genetic algorithm,SA-GA)优化BP神经网络的建模方法.利用模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)的概率跳变能力克服遗传算法(genetic algorithm,GA)存在的早熟现象,在此基础上采用模拟退火遗传算法的全局寻优能力优化BP神经网络的权值和阈值.以某型爆破扫雷器电液伺服系统为例,利用所提方法对系统进行离线辨识.仿真结果表明:基于SA-GA-BP神经网络的建模方法能很好地拟合系统固有的非线性和时变性特性,所提方法是有效的. 相似文献
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针对供暖系统热负荷短期预测问题,利用改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)对BP神经网络(back propagation neural network)的初始权值和网络结构进行优化,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法。该方法克服了一般BP网络初始权值的随机性和网络结构训练过程中的所带来的网络震荡,以及一般BP网络容易陷入局部极小等问题。同时结合一般BP神经网络方法进行仿真实验和分析比较,结果表明:该方法具有全局寻优能力,预测精度高,绝对和相对误差较小,收敛速度快,能够有效针对供暖系统热负荷进行短期预测。 相似文献
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为解决复杂战场态势下影响舰载机对陆打击作战效能因素多、情况复杂的问题,提出一种基于BP 神经
网络学习算法的舰载机对陆打击作战效能评估模型。结合舰载机性能及战场环境,运用层次分析法构建舰载机对陆
打击作战效能评估指标体系;通过Matlab 工具进行动态评估仿真。仿真结果表明:该模型准确率能达到98.5%,验
证了模型的有效性和可行性,可为舰载机在战术应用方面提供一定的决策信息。 相似文献
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为提高空中远程作战信息对抗能力评估的高效性,在合理构建评估指标体系的基础上,提出一种基于粗
糙集的能力评估模型。利用粗糙集理论分析测试数据,约简指标体系,确定指标权重,实现了对空中远程作战信息
对抗能力的评估,并对算例进行评估与分析。评估结果表明:该方法减少了评估计算量,提高了评估速率,能够使
评估结果更具客观性和真实性,对空中远程作战信息对抗能力的评估具有重要借鉴意义。 相似文献
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国防预研项目中期评估指标体系 总被引:1,自引:0,他引:1
国防预研项目评估分立项评估、中期评估和验收评估3个阶段。中期评估阶段主要任务是:对预研项目执行过程中的研究目标、性能指标、经费使用、计划、组织管理、风险管理、环境条件等进行评估分析。针对该特点设计一套适用于国防预研项目中期评估的评价指标体系,为国防预研项目计划的调整提供科学依据。 相似文献
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为解决传统熵值法评价指标赋权时,会出现指标权重过大的问题,引入层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)的赋权方式对熵值法进行改进.对指标差异性系数进行两两对比来求解指标权重,通过实际数据检验,指出传统熵值法的弊端,构造基于信息熵的判断矩阵并求解出指标权重,分别使用传统熵值法和引入AHP的熵值赋权法对武装直升机作战能力的7项指标赋权进行作战效能评估.结果表明:该方法能弥补传统熵值法赋权时单一指标权重可能过大的不足,赋权结果更加合理,武装直升机作战能力随某个指标变化的评估结果也更为准确. 相似文献