基于GA-WPA优化的BP神经网络目标威胁估计

• 作者: 何广军 尤晓亮 李槟槟 王俊 田德伟
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 目标威胁估计 遗传算法 狼群算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 4187-4190
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2015.12.078

摘要

在防空作战中,目标威胁估计是指挥控制过程的重要一环,是决策和指挥的重要依据;BP神经网络能够解决目标威胁估计问题,但存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点;提出将遗传算法(genetic algorithm,GA)的选择、交叉和变异操作融入到狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)中,提出了GA-WPA算法,以提高狼群算法的收敛速度;在此基础上,利用所提出的GA-WPA算法对BP神经网络进行优化,确定最优初始权值和阈值;最后,将优化后的BP神经网络解决地面防空系统目标威胁估计问题;仿真实验表明,所提算法能够有效克服BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,能够提高目标威胁估计的准确性和适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何广军	空军工程大学防空反导学院	72	268	9.0	13.0
2	田德伟	空军工程大学防空反导学院	5	17	3.0	4.0
3	李槟槟	空军工程大学防空反导学院	8	22	3.0	4.0
4	尤晓亮	空军工程大学防空反导学院	4	11	2.0	3.0
5	王俊	空军工程大学防空反导学院	4	8	2.0	2.0