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基于改进模糊神经推理的武器装备系统组合决策
被引量：
3
1
作者
李瑞阳
何明
+1 位作者
王智学
邓巧雨
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第11期3241-3245,共5页
针对武器装备系统组合决策问题,提出了一种新的基于自适应模糊神经推理的组合决策模型。首先用由高斯函数表示的模糊集定量描述武器系统的作战效能和敏捷性;接着基于波士顿投资组合矩阵进行武器系统模糊分类,建立自适应神经网络;最后利...
针对武器装备系统组合决策问题,提出了一种新的基于自适应模糊神经推理的组合决策模型。首先用由高斯函数表示的模糊集定量描述武器系统的作战效能和敏捷性;接着基于波士顿投资组合矩阵进行武器系统模糊分类,建立自适应神经网络;最后利用鸟群算法优化模型相关参数。在样本数据库上的仿真结果表明,该方法可以反映武器系统组合状态,使决策者可以根据需求对组合策略进行调整更新。此外鸟群算法优化后的模型能够在一定程度上提高分类精度,与传统模型相比,具有更低的均方误差和更高的误差容忍率。
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关键词
体系
投资
组合决策
模糊神经推理
波士顿投资矩阵
鸟群算法
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职称材料
题名
基于改进模糊神经推理的武器装备系统组合决策
被引量：
3
1
作者
李瑞阳
何明
王智学
邓巧雨
机构
陆军工程大学指挥控制工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第11期3241-3245,共5页
基金
国家重点研发计划资助项目
国家自然科学基金资助项目
国家杰出青年基金资助项目。
文摘
针对武器装备系统组合决策问题,提出了一种新的基于自适应模糊神经推理的组合决策模型。首先用由高斯函数表示的模糊集定量描述武器系统的作战效能和敏捷性;接着基于波士顿投资组合矩阵进行武器系统模糊分类,建立自适应神经网络;最后利用鸟群算法优化模型相关参数。在样本数据库上的仿真结果表明,该方法可以反映武器系统组合状态,使决策者可以根据需求对组合策略进行调整更新。此外鸟群算法优化后的模型能够在一定程度上提高分类精度,与传统模型相比,具有更低的均方误差和更高的误差容忍率。
关键词
体系
投资
组合决策
模糊神经推理
波士顿投资矩阵
鸟群算法
Keywords
system of systems
portfolio decision
adaptive neuro-fuzzy inference system
BCG portfolio matrix
Satin bower bird optimization algorithm
分类号
TP202 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进模糊神经推理的武器装备系统组合决策
李瑞阳
何明
王智学
邓巧雨
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
3
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