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基于DGWO-SVM的气象环境下武器作战效能评估方法
被引量：
1
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作者
王建伟
潘成胜
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2023年第4期8-16,共9页
实际环境中,各种气象环境要素对于武器装备的作战效能影响显著,对于武器装备的作战效能评估很困难。为提高在气象环境影响下的武器装备作战效能评估效率,提出一种基于强化首领决策灰狼优化-支持向量机(DGWO-SVM)算法的评估模型。建立一...
实际环境中,各种气象环境要素对于武器装备的作战效能影响显著,对于武器装备的作战效能评估很困难。为提高在气象环境影响下的武器装备作战效能评估效率,提出一种基于强化首领决策灰狼优化-支持向量机(DGWO-SVM)算法的评估模型。建立一个支持向量机模型应用于作战效能评估中,结合强化首领决策能力的灰狼优化算法进行求解,对惩罚因子以及核函数参数进行优化选取,并将最终的评估结果与其他方法进行比对。实验结果表明,所提评估模型的准确率达到了98.39%,评估的误差结果更优于其他方法,具有更高的实用性和有效性。
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关键词
气象环境要素
作战效能
支持向量机
强化首领决策的灰狼算法
参数优化
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题名
基于DGWO-SVM的气象环境下武器作战效能评估方法
被引量：
1
1
作者
王建伟
潘成胜
机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2023年第4期8-16,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61931004)。
文摘
实际环境中,各种气象环境要素对于武器装备的作战效能影响显著,对于武器装备的作战效能评估很困难。为提高在气象环境影响下的武器装备作战效能评估效率,提出一种基于强化首领决策灰狼优化-支持向量机(DGWO-SVM)算法的评估模型。建立一个支持向量机模型应用于作战效能评估中,结合强化首领决策能力的灰狼优化算法进行求解,对惩罚因子以及核函数参数进行优化选取,并将最终的评估结果与其他方法进行比对。实验结果表明,所提评估模型的准确率达到了98.39%,评估的误差结果更优于其他方法,具有更高的实用性和有效性。
关键词
气象环境要素
作战效能
支持向量机
强化首领决策的灰狼算法
参数优化
Keywords
meteorological environment elements
combat effectiveness
support vector machine
enhanced leader decision-making grey wolf algorithm
parameter optimization
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DGWO-SVM的气象环境下武器作战效能评估方法
王建伟
潘成胜
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2023
1
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