【摘要】：武器裝備的效能評估對裝備的發(fā)展有至關(guān)重要的作用,高射武器是末端防空力量和現(xiàn)代戰(zhàn)爭的重要組成,電磁炮是新型高射武器系統(tǒng)的研發(fā)重點(diǎn),因此對電磁炮系統(tǒng)進(jìn)行效能評估是很有必要的。本文對電磁炮效能評估的研究主要分三個(gè)部分。首先研究的是電磁炮綜合效能指標(biāo)體系的構(gòu)建,并對5個(gè)綜合指標(biāo)值的求解方法和思路進(jìn)行了研究。然后研究的是與毀傷相關(guān)的命中效能,基于“某型電磁炮方案論證”項(xiàng)目,對電磁炮的命中概率計(jì)算相關(guān)的目標(biāo)確定、諸元求解、誤差分析等問題進(jìn)行研究,并用MATLAB編寫了電磁炮命中概率計(jì)算程序,給出了計(jì)算示例,與普通高炮的命中概率進(jìn)行了對比。最后采用自適應(yīng)粒子群和支持向量回歸機(jī)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,對電磁炮的綜合效能進(jìn)行了研究。機(jī)器學(xué)習(xí)是當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代和人工智能時(shí)代的關(guān)鍵技術(shù),效能評估技術(shù)需要緊跟時(shí)代的步伐,推陳出新,進(jìn)行評估方法的創(chuàng)新研究。本文結(jié)合自適應(yīng)粒子群算法的尋優(yōu)特性,對支持向量機(jī)回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行調(diào)參優(yōu)化,建立新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,作為電磁炮系統(tǒng)綜合效能的評估模型,并對電磁炮系統(tǒng)的綜合效能進(jìn)行評估和分析。本文還對效能評估和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論進(jìn)行了較為系統(tǒng)的研究,并且介紹了后面機(jī)器學(xué)習(xí)所用數(shù)據(jù)的來源。數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律,確定模型的待定參數(shù),從而得到模型用于評估分析。本文由某仿真系統(tǒng),得到電磁炮的服務(wù)概率和毀殲概率主要數(shù)據(jù),再結(jié)合WSEIAC的經(jīng)典評估模型ADC法,求得電磁炮的綜合效能,作為機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練用到的完整數(shù)據(jù)集,用來進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)。最后是模型的程序?qū)崿F(xiàn)。本文采用當(dāng)下人工智能領(lǐng)域應(yīng)用最廣的語言Python,編寫了評估模型的主程序和特征工程的數(shù)據(jù)處理程序,導(dǎo)入數(shù)據(jù)并進(jìn)行訓(xùn)練。并編寫了機(jī)器學(xué)習(xí)性能度量指標(biāo)的求解函數(shù)和評估結(jié)果的圖像輸出,用于更直觀的觀察模型對電磁炮綜合效能評估的結(jié)果和模型的性能好壞。
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP181;TJ866
【圖文】：

心理學(xué)家米勒（G.A. Miller）經(jīng)過試驗(yàn)表明，普通人在判斷不同的對象時(shí)，通常能夠正確區(qū)別的等級在 5～9 級之間。所以我們一般使用 5～9 個(gè)量化級別來定量這些定性指標(biāo)。這個(gè)定性指標(biāo)的轉(zhuǎn)化通常利用如表 2.1 的量化標(biāo)尺。我們通常不使用 0 和 1，原因是為了方便使用這些數(shù)據(jù)。表 2.1 定性指標(biāo)量化標(biāo)尺0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.99 等級 極差 很差 差 較差 一般 較好 好 很好 極好7 等級 極差 很差 差 一般 好 很好 極好5 等級 極差 差 一般 好 極好除了量化標(biāo)尺量化法，我們還有將定性指標(biāo)的語言值量化成模糊數(shù)的方法，比較常用的是梯形模糊數(shù)和三角模糊數(shù)，如圖 2.4 所示為一種常見的三角模糊數(shù)兩級比例量化發(fā)。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是能夠有效地保存模糊信息，但缺點(diǎn)是計(jì)算過程很復(fù)雜，尤其是排序時(shí)的計(jì)算。

圖 2.5 機(jī)器學(xué)習(xí)和人腦思考對比圖出本文用到的幾個(gè)常用的機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)基本術(shù)語做個(gè)簡單的描述。所有經(jīng)個(gè)“數(shù)據(jù)集”，將數(shù)據(jù)里的每一條數(shù)據(jù)叫做“樣本”，每一條樣本由多個(gè)“征”組成。本文中的五大綜合效能指標(biāo)即五個(gè)特征或?qū)傩�。有監(jiān)督的機(jī)器都有一個(gè)“標(biāo)記”，本文所評估的綜合效能值即標(biāo)記值。數(shù)據(jù)集一般分為兩用于“訓(xùn)練”模型，稱為“訓(xùn)練集”，一般訓(xùn)練集所占數(shù)據(jù)集比例在 0.6-0則用于模型訓(xùn)練完成后的模型驗(yàn)證，稱為“測試集”。訓(xùn)練所用的模型也稱，本文中訓(xùn)練所用的學(xué)習(xí)器是基于自適應(yīng)粒子群算法的改進(jìn) SVR 算法和改 算法。訓(xùn)練得到的模型預(yù)測新數(shù)據(jù)的能力稱為“泛化能力”，泛化能力越數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力就越強(qiáng)，即預(yù)測的準(zhǔn)確性越高。機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練流程

d fM M 是目標(biāo)流中目標(biāo)的等待范圍。圖3.5 對第i個(gè)目標(biāo)服務(wù)條件示意圖點(diǎn)iM 是當(dāng)前服務(wù)目標(biāo)第 i 個(gè)目標(biāo)在航路上的位置，i1M 是前一個(gè)被服務(wù)目標(biāo)的位置，服務(wù)時(shí)間st 對應(yīng)的目標(biāo)航程是e fM M ，bt 是第 i 1個(gè)目標(biāo)被服務(wù)或來不及服務(wù)時(shí)第 個(gè)目標(biāo)到達(dá)過航點(diǎn)所需的時(shí)間，vt 是被服務(wù)目標(biāo)流中兩個(gè)目標(biāo)之間的時(shí)間間隔， 由 Possion分布同參數(shù)a 的負(fù)指數(shù)分布隨機(jī)生成，求解后有平均間隔時(shí)間為1vat 。分析電磁炮對目標(biāo)的服務(wù)概率需要做一些約定，點(diǎn)dM 是提供服務(wù)的最早點(diǎn)等待點(diǎn)

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本文編號：2753713