基于Elman_AdaBoost强预测器的目标威胁评估模型及算法

• 作者: 刘逻 段红 王改革 王鹤淇 郭立红
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标威胁评估 模型 算法 Elman_AdaBoost
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 901-906
• 分类号: TP391.9
• 字数: 4503字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.05.007

摘要

目标威胁评估是协同目标攻击中的关键问题.为提高空战目标威胁评估的准确性和实用性,建立了Elman_ AdaBoost强预测器目标威胁评估模型及算法.首先,介绍了Elman_ AdaBoost强预测器；其次,建立了Elman_AdaBoost强预测器目标威胁评估模型；最后,提出了基于Elman_ AdaBoost强预测器目标威胁评估模型的算法.采集75组 数据用于实验,其中60组作为训练集,15组作为测试集.分别选择Elman网络隐层节点数L=7,11,14,18和弱预测器数目K=6,10,16,20进行实验,结果表明,Elman_AdaBoost强预测器算法预测误差远小于弱预测器且在L=7和K=6时误差达到最小.Elman_ AdaBoost强预测器目标威胁评估模型和算法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成作战目标威胁评估.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭立红	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	111	1022	19.0	25.0
2	王改革	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	5	123	3.0	5.0
6	段红	东北师范大学计算机科学与信息技术学院	5	160	4.0	5.0
7	刘逻	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	15	164	6.0	12.0
11	王鹤淇	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	6	123	4.0	6.0