基于小波神经网络的无人机目标威胁评估

• 作者: 乔艳芝 陈侠
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 威胁评估 小波神经网络 PSO-BP神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 66-69,74
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|TJ85
• 字数: 3861字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2018.08.014

摘要

针对空中目标威胁评估问题,提出了利用小波神经网络(WNN)解决这个问题,具有很大的实用性.通过内嵌的方式将小波变换融入神经网络,即为"紧致型融合",它具有较好的自适应分辨性、良好的逼近能力和容错能力,有效避免局部最小值等优点.分析了WNN的结构和影响空中目标威胁评估的主要因素,介绍了WNN的训练算法和流程,验证了仿真模型.结果表明,该方法的评估误差明显小于粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)和BP神经网络,具有较好的评估效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈侠		74	518	12.0	19.0
2	乔艳芝		3	14	2.0	3.0