基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
备件是武器系统维持良好状态的关键性因素.本研究将影响备件的关键性因素进行综合考虑,应用人工神经网络自我学习厦归纳的能力,建立备件需求估算模型进行需求预测,且比较结果表明预测效果较好.
推荐文章
基于自组织神经网络的地空导弹武器系统退役模型研究
自组织
竞争型神经网络
武器系统
退役模型
基于混合训练神经网络某型防空武器系统效能评估
遗传算法
BP神经网络
弹炮光电结合防空武器系统
效能评估
基于人工神经网络的经济预测模型
改进BP算法
神经网络
GDP
时间序列
基于BP神经网络的反辐射导弹武器系统作战效能评估
反辐射武器系统
作战效能
BP神经网络
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于人工神经网络建立武器系统备件预测模型
来源期刊 质量与可靠性 学科
关键词 可用性 备件 反向传播人工神经网络 预测模型
年,卷(期) 2010,(5) 所属期刊栏目 理论方法
研究方向 页码范围 13-17
页数 5页 分类号
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王进才 18 23 3.0 3.0
2 范英飙 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1995(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2010(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
可用性
备件
反向传播人工神经网络
预测模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
质量与可靠性
双月刊
2096-6768
11-2175/V
大16开
北京市西城区月坛北小街2号院1号楼
1986
chi
出版文献量(篇)
1262
总下载数(次)
2
总被引数(次)
2450
论文1v1指导