基于蚁群优化的BP神经网络目标威胁估计方法

• 作者: 邓玉梅
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 威胁估计 BP神经网络 全局优化
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 协议·算法及仿真
• 页码范围: 33-35,39
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2234字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2016.07.010

摘要

根据空中目标威胁估计的特点,分析了基于BP神经网络的空中目标威胁估计方法的不足.运用蚁群优化算法(ACO)的全局寻优能力,对BP神经网络的初始权值进行优化,建立了改进的BP (ACOBP)空中目标威胁估计方法,解决了BP神经网络初始权值的随机性和网络易陷入局部极小值的问题,提高了算法的收敛速度.并采用30组训练样本数据及8组测试数据,对算法的性能进行了仿真分析.仿真结果表明,该算法估计结果准确合理,收敛速度和收敛精度均优于BP算法,证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓玉梅	西安电子科技大学电子信息攻防对抗与仿真重点实验室	1	5	1.0	1.0