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基于D-S理论的神经网络作战效能预测方法 被引量:2
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作者 唐立军 王小艺 王建中 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第4期150-154,共5页
提出一种基于D-S理论的神经网络预测方法,采用改进的证据理论对作战效能预测指标体系进行优化选取,降低了由于预测指标体系的模糊性和不确定性造成误差;在此基础上,建立基于Elman网络的作战效能预测模型,通过对作战效能的预测仿真及测试... 提出一种基于D-S理论的神经网络预测方法,采用改进的证据理论对作战效能预测指标体系进行优化选取,降低了由于预测指标体系的模糊性和不确定性造成误差;在此基础上,建立基于Elman网络的作战效能预测模型,通过对作战效能的预测仿真及测试,验证了该方法的可行性和优越性。 展开更多
关键词 作战效能预测 证据理论 ELMAN网络
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基于改进Stacking集成学习方法的武器装备体系作战效能预测 被引量:5
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作者 李驰运 缪建明 沈丙振 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期3455-3464,共10页
作战效能预测对武器装备体系从建设、生产到实战的全过程都具有重要意义。在Stacking集成学习模型的基础上,优化模型对数据的交叉验证方式,针对原有模型次级学习器输入向量较为稀疏的问题,为次级学习层的输入增加多项式特征和经主成分... 作战效能预测对武器装备体系从建设、生产到实战的全过程都具有重要意义。在Stacking集成学习模型的基础上,优化模型对数据的交叉验证方式,针对原有模型次级学习器输入向量较为稀疏的问题,为次级学习层的输入增加多项式特征和经主成分分析法降维后的各项作战仿真数据指标(原始数据),形成一种改进Stacking集成学习模型的装备体系作战效能预测方法。以合成营攻占某一阵地的作战效能预测为例,验证该方法的有效性。 展开更多
关键词 武器装备体系 Stacking集成学习 机器学习 作战效能预测 要点夺控
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