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基于自动编码器和支持向量机的飞机机动智能识别方法
1
作者
岳龙飞
杨任农
+3 位作者
杨文达
左家亮
刘会亮
许凌凯
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期210-217,共8页
飞机机动动作识别是空战意图识别和智能决策的基础。针对传统机动动作识别方法存在的高维数据分析和特征提取能力不足、识别准确率不高的问题,考虑到机动数据的高维性、时序性的特点,提出基于正则化自动编码器-支持向量机(RAE-SVM)的飞...
飞机机动动作识别是空战意图识别和智能决策的基础。针对传统机动动作识别方法存在的高维数据分析和特征提取能力不足、识别准确率不高的问题,考虑到机动数据的高维性、时序性的特点,提出基于正则化自动编码器-支持向量机(RAE-SVM)的飞机机动动作识别方法。依据机动动作数据变化规律和专家经验知识,构建了基于时间段数据特征的机动动作样本库;将无监督的自动编码器神经网络强大的特征提取能力和有监督的支持向量机优异的分类性能相结合,构建基于RAE-SVM的机动识别模型,采用机动动作样本库训练模型;通过引入正则化提高了RAE网络的泛化性能和预测准确率;最后与多种现有方法进行准确性与实时性对比,并选取空战机动动作数据进行实例验证。结果表明:所提方法识别准确率为92.75%,对一组机动数据识别仅需2 ms,满足实时性要求。因此,该方法可以快速准确地进行飞机机动动作识别,具有一定实用价值。
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关键词
机动动作识别
正则化自动编码器
支持向量机
特征提取
无监督学习
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职称材料
基于CHCQPSO-LSSVM的空战目标威胁评估
被引量：
2
2
作者
许凌凯
杨任农
+2 位作者
张彬超
邬蒙
肖雨泽
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2017年第5期30-35,共6页
针对传统评估方法存在的模型精度低、结构复杂、无法进行实时动态威胁评估等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的空战目标威胁评估方法。首先,对空战特征数据进行威胁指数分析,结合专家评判构建威胁评估样本库;然后,采用交...
针对传统评估方法存在的模型精度低、结构复杂、无法进行实时动态威胁评估等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的空战目标威胁评估方法。首先,对空战特征数据进行威胁指数分析,结合专家评判构建威胁评估样本库;然后,采用交叉杂交的混沌量子粒子群算法(CHCQPSO)对LSSVM中的正则化参数与核函数参数进行寻优,并与经典PSO、BP神经网络、网格法模型进行对比分析;最后,用优化后的LSSVM模型实现空战目标实时动态威胁评估。仿真结果表明,所提方法评估精度高、用时短,为空战目标威胁评估提供了一种新思路。
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关键词
空战
目标威胁评估
最小二乘支持向量机
混沌量子粒子群
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职称材料
题名
基于自动编码器和支持向量机的飞机机动智能识别方法
1
作者
岳龙飞
杨任农
杨文达
左家亮
刘会亮
许凌凯
机构
海军工程大学电磁能技术全国重点实验室
空军工程大学空管领航学院
西安卫星测控中心
中国人民解放军
出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期210-217,共8页
基金
国家自然科学基金青年项目(62106284)
陕西省自然科学基金项目(2021JQ-370)。
文摘
飞机机动动作识别是空战意图识别和智能决策的基础。针对传统机动动作识别方法存在的高维数据分析和特征提取能力不足、识别准确率不高的问题,考虑到机动数据的高维性、时序性的特点,提出基于正则化自动编码器-支持向量机(RAE-SVM)的飞机机动动作识别方法。依据机动动作数据变化规律和专家经验知识,构建了基于时间段数据特征的机动动作样本库;将无监督的自动编码器神经网络强大的特征提取能力和有监督的支持向量机优异的分类性能相结合,构建基于RAE-SVM的机动识别模型,采用机动动作样本库训练模型;通过引入正则化提高了RAE网络的泛化性能和预测准确率;最后与多种现有方法进行准确性与实时性对比,并选取空战机动动作数据进行实例验证。结果表明:所提方法识别准确率为92.75%,对一组机动数据识别仅需2 ms,满足实时性要求。因此,该方法可以快速准确地进行飞机机动动作识别,具有一定实用价值。
关键词
机动动作识别
正则化自动编码器
支持向量机
特征提取
无监督学习
Keywords
maneuver recognition
regularized auto-encoder
support vector machines
feature extraction
unsupervised learning
分类号
E844 [军事—战术学]
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职称材料
题名
基于CHCQPSO-LSSVM的空战目标威胁评估
被引量：
2
2
作者
许凌凯
杨任农
张彬超
邬蒙
肖雨泽
机构
空军工程大学航空航天工程学院
出处
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2017年第5期30-35,共6页
基金
航空科学基金(20155196022)
文摘
针对传统评估方法存在的模型精度低、结构复杂、无法进行实时动态威胁评估等问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的空战目标威胁评估方法。首先,对空战特征数据进行威胁指数分析,结合专家评判构建威胁评估样本库;然后,采用交叉杂交的混沌量子粒子群算法(CHCQPSO)对LSSVM中的正则化参数与核函数参数进行寻优,并与经典PSO、BP神经网络、网格法模型进行对比分析;最后,用优化后的LSSVM模型实现空战目标实时动态威胁评估。仿真结果表明,所提方法评估精度高、用时短,为空战目标威胁评估提供了一种新思路。
关键词
空战
目标威胁评估
最小二乘支持向量机
混沌量子粒子群
Keywords
air combat
target threat assessment
LSSVM
chaos quantum particle swarm optimization
分类号
V271 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自动编码器和支持向量机的飞机机动智能识别方法
岳龙飞
杨任农
杨文达
左家亮
刘会亮
许凌凯
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于CHCQPSO-LSSVM的空战目标威胁评估
许凌凯
杨任农
张彬超
邬蒙
肖雨泽
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2017
2
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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