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基于Elman神经网络的空战威胁排序研究
被引量：
5
1
作者
俞卫树
姜长生
《电光与控制》
北大核心
2008年第8期1-4,13,共5页
依据空战态势、空战效能以及目标战役价值,采用威胁指数法建立了空战目标威胁评估模型。在威胁评估的基础上,研究了空战中基于Elman神经网络的目标威胁排序方法。考虑到Elman神经网络的学习性能和收敛性,采用附加动量项、自适应改变各...
依据空战态势、空战效能以及目标战役价值,采用威胁指数法建立了空战目标威胁评估模型。在威胁评估的基础上,研究了空战中基于Elman神经网络的目标威胁排序方法。考虑到Elman神经网络的学习性能和收敛性,采用附加动量项、自适应改变各参数学习率以及重置算法改进网络权值的学习算法。算例结果表明,采用Elman神经网络对空战目标进行威胁排序的方法是有效的,且改进的学习算法提高了网络的学习效率,有效地抑制了局部极小值的出现。该方法有利于提高火控系统的智能化水平。
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关键词
空战
威胁指数法
威胁
排序
ELMAN神经网络
火力控制
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题名
基于Elman神经网络的空战威胁排序研究
被引量：
5
1
作者
俞卫树
姜长生
机构
南京航空航天大学自动化学院
出处
《电光与控制》
北大核心
2008年第8期1-4,13,共5页
基金
航空基金(05C52007)
空装预研基金资助
文摘
依据空战态势、空战效能以及目标战役价值,采用威胁指数法建立了空战目标威胁评估模型。在威胁评估的基础上,研究了空战中基于Elman神经网络的目标威胁排序方法。考虑到Elman神经网络的学习性能和收敛性,采用附加动量项、自适应改变各参数学习率以及重置算法改进网络权值的学习算法。算例结果表明,采用Elman神经网络对空战目标进行威胁排序的方法是有效的,且改进的学习算法提高了网络的学习效率,有效地抑制了局部极小值的出现。该方法有利于提高火控系统的智能化水平。
关键词
空战
威胁指数法
威胁
排序
ELMAN神经网络
火力控制
Keywords
air combat
threat index method
threat sequencing
Elman neural network
fire control
分类号
V271.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Elman神经网络的空战威胁排序研究
俞卫树
姜长生
《电光与控制》
北大核心
2008
5
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