电子战装备保障指挥系统效能评估模型

电子战装备在战场上的状态包括可使用状态、故障状态、战斗损伤状态、装备工作状态和退出作战状态。电子战装备充分发挥作战效能的前提条件是装备处于良好的工作状态，只有在可使用状态下，装备才能被作战人员指挥与运用，发挥作战效能。电子战装备保障直接影响电子战装备在战场上的作战效能，而其指挥系统的效能高低更是从根本上影响着电子战装备保障任务的完成。从作战能力出发，研究战场上电子战装备保障指挥系统的效能，对保持与提高电子战装备的作战能力具有十分重要的意义。     

基于遗传神经网络的伪装效能评估模型

在量化样本光学特征指标并划分伪装效能等级基础上,采用基于遗传算法的神经网络建立伪装效能评估模型.其步骤包括确定GA算子及相关参数,初始化网络连接权值和阈值向量,计算各个体适应度函数并将其排序,执行遗传操作,最后用神经网络进行二次训练.将样本光学特征指标量化值作为神经网络输入值,量化后的样本等级作为神经网络教师值进行评估.仿真表明该混合算法收敛速度快,能有效避免局部极值问题.     

基于Elman神经网络的激光陀螺输出误差模型研究

惯性器件误差补偿技术对提高捷联惯导系统的导航精度具有十分重要的意义,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。探讨了将Elman神经网络应用于惯性器件误差建模中,详细介绍了Elman网络和其对应的学习算法。仿真结果证明了该方法的可行性,并且,该方法具有网络收敛速度快、跟踪性能好、稳定性好等优点。     

基于Elman神经网络的电机故障诊断

通过Elman神经网络训练采集到的电机特征频率振动信号,建立电机故障的模型.并以转子故障为对象,在电机实验台上分别采集水平和垂直方向上的振动信号,通过放大、滤波和A/D转换后,进行频谱分析.为验证网络对故障判断的效果,对故障电机采集振动信号后,代入网络检验.验证表明该网络模型可有效识别电机常见故障.     

基于神经网络的效能评估方法综述

为进一步推动效能评估的应用,对3类主要的效能评估方法进行分析。阐述基于神经网络的效能评估方法的基本原理和研究现状,总结归纳基于模糊神经网络、BP神经网络、深度学习等评估方法的优势与不足,指出基于小样本深度学习的效能评估方法必将成为未来的发展趋势,以及该方法当前面临的挑战与展望。     

基于模糊综合评估法的装备保障系统效能评估

以装甲机械化部队装备保障系统为对象,提出应用模糊综合评估法评估装备保障系统效能的模型和方法．     

基于改进Elman网络的自适应预测函数控制

基于改进Elman网络的自适应预测函数控制算法，使用网络作被控对象的预测模型，按实际输入输出数据建立对象的网络预测模型(NPM)．当预测误差大于规定值时，在线修正对象数据NPM权值，使其准确反映对象的动态特性，将预测误差控制在规定范围．以电液伺服舵机为对象仿真，选择合适网络结构、权值初值和学习速率，自动修正网络权值以适应变化的被控对象，实现了快变过程的鲁棒控制．     

基于设障任务的工程装备编组效能评估模型

针对传统的设障任务不适用于军兵种联合作战、设障任务完成效率低等问题,利用概率型网络时间参数计算方法,构建一种工程兵装备编组运用效能评估模型.结合实例分析计算了在给定时间和已知障碍配系条件下,动用不同装备耗费的时间及兵力的综合影响系数,确定完成设障任务的最优装备编组方案.计算结果表明,该模型可为战时工程装备编组的优化提供一定的理论支撑.     

基于模糊神经网络的导弹武器攻击系统的效能评估模型

针对导弹武器攻击系统的效能评估问题,建立了评估的指标体系,给出了指标的隶属函数.在此基础上,提出了一种新的效能评估方法--模糊神经网络,并建立了模型.该方法克服了现有方法人的因素的局限性,能够客观地再现专家的知识、经验和直觉思维,仿真结果表明了该方法的有效性和可行性.     

基于BP神经网络的无线电导航系统效能评估

针对无线电导航系统的特点,构造了其系统效能评估的指标体系,提出了一种基于BP神经网络的导航系统效能评估新方法,并运用训练好的三层BP神经网络对某型导航雷达系统进行了效能评估.结果表明,这种方法科学合理,能减少评估的工作量和主观因素的影响,使结果更具可信性.     

基于BP神经网络的装备保障资源评估

基于人工神经网络理论及BP网络原理,建立了装备保障资源评估模型,初步形成了对装备保障资源各基本内容的评估,并结合装甲装备保障资源实例进行了分析.     

基于改进BP网络的装甲装备机动性能评估模型

收敛速度慢、易陷入局部极值是传统的BP神经网络难以避免的问题,最终可能导致网络训练失败．在量化装甲装备机动性能指标的基础上,采用遗传算法对BP神经网络权值进行优化,用自适应梯度下降法对传统BP神经网络进行训练,从而建立装甲装备机动性能评估模型,并通过二次训练得到评估值．仿真结果表明该改进网络收敛速度明显优于传统网络,能有效避免局部板值问题。     

基于BP神经网络的鱼雷作战效能模糊综合评估模型及其仿真

针对鱼雷作战效能( TOE)评估问题,建立了评估的指标体系,给出了指标的隶属函数。在此基础上,提出了基于BP神经网络的鱼雷作战效能模糊综合评价模型。该方法克服了现有方法人的因素的局限性,能够客观地再现专家的知识、经验和直觉思维,仿真结果表明该方法的有效性和可行性。     

基于贝叶斯网络的战时装备维修保障效能评估

从战时装备维修保障效能定义入手,深入剖析装备维修保障效能和装备维修保障能力的区别,以贝叶斯 网络理论为基础,结合装备维修领域专家经验知识,建立以装备指挥效能、供应保障效能、装备维修效能等为主要 评估指标的战时装备维修保障效能评估模型。依托Netica 软件实现战时装备维修保障效能评估贝叶斯网络构建,采 用梯度下降法进行网络参数学习,并结合实际案例证明模型的可行性。     

基于范数灰-云模型的装备保障效能评估方法

为综合分析装备保障水平并解决评价指标权重确定过于主观的问题,提出一种范数灰关联度指标权重计 算方法。建立装备保障能力评价指标体系及正态云隶属度评价模型,确定各定量评价结果隶属于评价等级的程度。 通过案例分析可知：该方法可改善评价结果过于主观、隶属度函数边界“过硬”等问题,具有较好的实用性。