基于粒子群优化模糊小波网络的目标威胁评估

• 作者: 刘子龙 陈侠
• 来源期刊: 电光与控制
• 学科: 航空航天
• 关键词: 目标威胁评估 粒子群算法 小波神经网络 模糊小波神经网络 BP算法
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 30-34,111
• 页数: 6页
• 分类号: V279
• 字数: 4726字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-637X.2019.03.007

摘要

主要对不确定性环境下的空中目标威胁评估问题进行研究.首先通过模糊神经网络处理信息不确定问题,在获取威胁目标信息较少的环境下,使用小波神经网络增强网络自学习能力,并分析威胁因素,创建不确定性环境下的模糊小波神经网络(FWNN),实现对目标威胁的评估;然后针对初始参数的不确定性问题,采用粒子群优化算法和BP算法更新每个模糊规则后件部分的参数,以达到提高评估效果的目的.仿真结果表明,与模糊小波神经网络相比,该算法提高系统的稳定性,加快收敛速度,增强预测精度.

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	刘子龙		2	2	1.0	1.0