基于PLS特征提取的WNN装备保障性评估

• 作者: 孙静娟 孟祥伟 王宁 甘旭升 魏燕明
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 装备保障性 偏最小二乘 特征提取 小波 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 试验技术
• 页码范围: 177-181,185
• 页数: 6页
• 分类号: TJ01
• 字数: 3823字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2019.08.035

摘要

为科学合理地评估装备的保障性水平,更好地发挥装备的作战使用效能,提出了一种基于偏最小二乘(PLS)的小波神经网络(WNN)装备保障性评估方法.该方法在系统分析基础上,构建了装备保障性评估指标体系;利用PLS提取诸多指标数据的主元特征;并利用获取的主元特征构建WNN模型,进而完成装备保障性评估.仿真结果表明,所提出方法的平均相对误差可达到0.0096,比单一WNN模型评估效果有了改善,从而验证了它的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏燕明		21	77	6.0	8.0
2	甘旭升	空军工程大学空管领航学院	58	152	7.0	10.0
3	孙静娟	空军工程大学空管领航学院	12	10	2.0	3.0
4	孟祥伟	空军工程大学空管领航学院	3	2	1.0	1.0
5	王宁		4	9	2.0	3.0