基于改进型BP神经网络的弹丸落点预测方法

• 作者: 张帅 张建业 李志鹏 焦军虎 赵捍东
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: 神经网络 自适应算法 并列结构 弹丸落点 预测
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 弹药技术
• 页码范围: 75-77,80
• 页数: 4页
• 分类号: TJ013
• 语种: 中文

摘要

为了快速精确的预测弹丸落点,文中提出了一种基于改进型BP神经网络的弹丸落点的预测方法.根据落点预测的特殊性,在网络结构上确定了具有并列隐含层的双隐层结构形式,并对训练算法进行了自适应加动量项的改进,然后选取并优化了训练样本.之后进行了仿真训练和落点预测,得到了较高精度的预测结果.说明文中方法进行落点预测是合理有效的,可以作为弹丸落点预测的一种新方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵捍东	中北大学机电工程学院	74	431	10.0	17.0
2	李志鹏	中北大学机电工程学院	8	34	4.0	5.0
3	张帅	防化军代局驻太原地区军代室	1	6	1.0	1.0