基于深度学习的地空导弹发射区解算方法

• 作者: 胡国文 薛亚勇
• 来源期刊: 指挥信息系统与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 地空导弹发射区 BP神经网络 深度学习 深度置信网
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 实践与应用
• 页码范围: 48-52
• 页数: 5页
• 分类号: TP317
• 字数: 5040字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15908/j.cnki.cist.2018.04.008

摘要

针对传统发射区解算多项式拟合方法存在多项式函数难确定、函数分段范围难把握的问题,采用了BP神经网络(BPNN)实现数据整体拟合.当数据量大且复杂时,拓展神经网络的深度不能完整学习数据特征.针对该问题,引入了深度置信网(DBN).在DBN仿真训练中,选用双隐层网络结构,随着隐单元数的增加,拟合性能有较明显提升.仿真结果表明,深度学习方法更适用于大数据环境下的深度神经网络架构,可应用于地空导弹发射区解算.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛亚勇	中国电子科技集团公司第二十八研究所	1	1	1.0	1.0
2	胡国文	中国电子科技集团公司第二十八研究所	1	1	1.0	1.0