基于遗传神经网络的装备抢修性预测模型

• 作者: 江克宇 袁良运 邱秋树 郭昆
• 来源期刊: 指挥控制与仿真
• 学科: 军事
• 关键词: 装备 抢修性 预测 遗传算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 36-39
• 页数: 4页
• 分类号: E923
• 字数: 3738字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2012.05.009

摘要

装备的抢修性是装备设计时赋予装备的一种固有属性,直接影响到战场抢修工作.抢修性模型是抢修性研究的重要内容.针对抢修性量化模型难度大的特点,尝试采用具有自学习能力的神经网络对抢修性进行仿真预测,同时为提高神经网络的性能,运用遗传算法对其优化,从而得到基于遗传神经网络的装备抢修性预测模型.仿真结果表明,该模型可较好地用于抢修性的仿真预测,能为新研制装备的抢修性设计提供有益参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江克宇		4	15	3.0	3.0
2	袁良运		2	13	2.0	2.0
3	邱秋树		1	3	1.0	1.0
4	郭昆		1	3	1.0	1.0