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一种基于WaveNet的火力控制系统误差溯源方法
1
作者
杨帆
王长城
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2022年第S01期275-281,共7页
提出一种基于蒙特卡洛仿真的火力控制系统误差溯源数据集的构建方法,采用WaveNet神经网络提取误差溯源数据集的特征,实现火力控制系统误差溯源。实验研究表明两层残差块的WaveNet神经网络能够比其他网络更好地完成溯源任务,更不易漏检...
提出一种基于蒙特卡洛仿真的火力控制系统误差溯源数据集的构建方法,采用WaveNet神经网络提取误差溯源数据集的特征,实现火力控制系统误差溯源。实验研究表明两层残差块的WaveNet神经网络能够比其他网络更好地完成溯源任务,更不易漏检误差源。与朴素贝叶斯方法、支持向量机方法和小波神经网络方法相比,WaveNet神经网络在测试集上模型平均准确率、平均精度、平均召回率、平均F1得分均为93%,比表现最优的小波神经网络得分均高6%,WaveNet神经网络在多环节误差源的溯源上有明显优势。
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关键词
火控系统
误差溯源
多变量
时间
序列
时间序列特征工程
深度神经网络
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职称材料
题名
一种基于WaveNet的火力控制系统误差溯源方法
1
作者
杨帆
王长城
机构
中国兵器装备集团自动化所有限公司
出处
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2022年第S01期275-281,共7页
基金
国防基础科研计划项目(JCKY2018209B010)。
文摘
提出一种基于蒙特卡洛仿真的火力控制系统误差溯源数据集的构建方法,采用WaveNet神经网络提取误差溯源数据集的特征,实现火力控制系统误差溯源。实验研究表明两层残差块的WaveNet神经网络能够比其他网络更好地完成溯源任务,更不易漏检误差源。与朴素贝叶斯方法、支持向量机方法和小波神经网络方法相比,WaveNet神经网络在测试集上模型平均准确率、平均精度、平均召回率、平均F1得分均为93%,比表现最优的小波神经网络得分均高6%,WaveNet神经网络在多环节误差源的溯源上有明显优势。
关键词
火控系统
误差溯源
多变量
时间
序列
时间序列特征工程
深度神经网络
Keywords
fire control system
error tracking
multivariate time series
time series feature engineering
deep neural network
分类号
TJ0 [兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于WaveNet的火力控制系统误差溯源方法
杨帆
王长城
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2022
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