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摘要:
针对神经网络预测导弹备件消耗时参数过多会导致事件过长并易陷入局部最优的问题,建立一种基于粗糙集和BP神经网络的导弹备件消耗预测模型.在对采集到的导弹备件消耗信息进行特征提取、形成决策表的基础上,用粗糙集理论对原始信息表进行约简,去除冗余的属性和属性值,并将约简的影响因素值输入到BP神经网络中进行训练预测.实例结果表明:该预测方法大大减少了网络的收敛时间,提高了模型的预测精度,为导弹备件消耗预测提供了一个新的思路.
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文献信息
篇名 基于粗糙集和BP神经网络的导弹备件消耗预测
来源期刊 兵工自动化 学科 工学
关键词 导弹 备件 粗糙集 BP神经网络 消耗预测
年,卷(期) 2012,(7) 所属期刊栏目 网络与信息技术
研究方向 页码范围 66-71
页数 分类号 TJ765.4
字数 3679字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-1576.2012.07.018
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 徐廷学 海军航空工程学院兵器科学与技术系 216 943 14.0 18.0
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研究主题发展历程
节点文献
导弹
备件
粗糙集
BP神经网络
消耗预测
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
兵工自动化
月刊
1006-1576
51-1419/TP
大16开
四川省绵阳市207信箱
1982
chi
出版文献量(篇)
6566
总下载数(次)
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