本文關(guān)鍵詞：受限玻爾茲曼機在裝備保障方案評價中的應(yīng)用　出處：《太赫茲科學(xué)與電子信息學(xué)報》2016年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：使用受限玻爾茲曼機和反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法,充分利用受限玻爾茲曼機自動提取數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征的能力,以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力,對已建立的裝備保障評價體系進(jìn)行評估。利用Matlab對方法的有效性進(jìn)行驗證,通過公共數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真。結(jié)果表明,用該方法獲得的評估值精確度較高,具有良好的識別率。
[Abstract]:With the combination of constrained Boltzmann machine and backpropagation BPneural network, the ability of automatic extraction of the inherent features of data and the learning ability of BP neural network are fully utilized by the constrained Boltzmann machine. The evaluation system of equipment support is evaluated. The validity of the method is verified by Matlab and simulated by common data set. The results show that. The evaluation value obtained by this method has high accuracy and good recognition rate.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)自動化工程學(xué)院;
【基金】：國家科研資助項目(No.9140A27040213DZ02403)
【分類號】：TP183;E15
【正文快照】： 裝備保障能力是部隊確保戰(zhàn)斗力,贏取戰(zhàn)爭勝利的重要因素,因此做好裝備的綜合保障是提升部隊作戰(zhàn)能力和保障能力的一項重要工作。目前有很多文獻(xiàn)研究裝備的保障能力,文獻(xiàn)[1]研究了裝備保障體系的必要性,通過裝備器材、人員、設(shè)備等幾方面內(nèi)容建立評估方法和步驟,把評估過程全程

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本文編號：1406038