針對目標(biāo)威脅估計有很多不確定性的特點,分析了傳統(tǒng)目標(biāo)威脅估計方法和灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始參數(shù)隨機選擇的不足。采用模擬退火改進的粒子群算法代替梯度修正法,對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始值進行尋優(yōu),并通過該方法搜尋到的最優(yōu)粒子,建立了基于模擬退火粒子群算法優(yōu)化的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以提高預(yù)測模型的穩(wěn)健性和精確度。與灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和沒有改進的粒子群灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法進行比較,仿真實驗結(jié)果表明,模擬退火粒子群優(yōu)化的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很好的預(yù)測能力,可以準(zhǔn)確地完成空中目標(biāo)威脅估計。 

【文章來源】：西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2016,34(01)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理
    1.1 灰色理論
    1.2 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2 基本粒子群算法
3 模擬退火改進的PSO算法
4 SAPSO優(yōu)化的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5 基于SAPSO灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)威脅評估建模與仿真
    5.1 目標(biāo)威脅估計的主要因素
    5.2 模型建立
6 仿真結(jié)果與驗證
7 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于群廣義直覺模糊軟集的空襲目標(biāo)威脅評估方法[J]. 武華,蘇秀琴.  控制與決策. 2015(08)
[2]電子戰(zhàn)目標(biāo)威脅評估的折衷排序方法[J]. 王鑫,吳華,趙玉,程嗣怡,宋海方.  電光與控制. 2013(08)
[3]Multi-attribute decision making method for air target threat evaluation based on intuitionistic fuzzy sets[J]. Yongjie Xu, Yongchun Wang, and Xudong Miu Scientific Research Department, Dalian Naval Academy, Dalian 116018, P. R. China.  Journal of Systems Engineering and Electronics. 2012(06)
[4]基于FBNs的有人機/UCAV編隊對地攻擊威脅評估[J]. 劉躍峰,陳哨東,趙振宇,張安.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2012(08)
[5]基于模糊TOPSIS法的空襲目標(biāo)威脅評估[J]. 王寶成,栗飛,陳正.  海軍航空工程學(xué)院學(xué)報. 2012(03)
[6]基于灰色聚類的空襲目標(biāo)威脅評估與排序[J]. 孫海永,陳陽曄,韓會剛.  空軍雷達學(xué)院學(xué)報. 2011(05)
[7]基于直覺模糊推理的威脅評估改進算法[J]. 夏博齡,賀正洪,雷英杰.  計算機工程. 2009(16)
[8]直覺模糊集隸屬度與非隸屬度函數(shù)的確定方法[J]. 邢清華,劉付顯.  控制與決策. 2009(03)
[9]基于直覺模糊推理的威脅評估方法[J]. 雷英杰,王寶樹,王毅.  電子與信息學(xué)報. 2007(09)
[10]基于模糊多屬性決策的目標(biāo)威脅估計方法[J]. 王小藝,劉載文,侯朝楨,張翠,原菊梅.  控制與決策. 2007(08)

博士論文
[1]基于智能算法的目標(biāo)威脅估計[D]. 王改革.中國科學(xué)院研究生院（長春光學(xué)精密機械與物理研究所） 2013



本文編號：3554269