基于GA-SLFRWNN的空中目标威胁评估

陈侠; 刘子龙; 梁红利

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基于GA-SLFRWNN的空中目标威胁评估

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针对空战中目标威胁评估系统非线性、评估难度大且富含不确定信息的问题,研究了基于遗传算法优化模糊递归小波神经网络(single-hidden-layer fuzzy recurrent wavelet neural network optimized by genetic algorithm,GA-SLFRWNN)的目标威胁评估方法.首先通过分析威胁评估的影响因素及其信息的模糊性,将RWNN嵌入FNN的后件部分,以实现增强自学习能力的目的,然后采用GA对模型初始参数进行优化选取,并提出了基于李雅普诺夫理论的最优学习率.仿真实验表明:相比于FNN和FRWNN,该算法提高了系统的稳定性,加快了收敛速度,增强了预测精度.

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来源
《西北工业大学学报》 |2019年第2期|424-432|共9页
作者
陈侠; 刘子龙; 梁红利;
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作者单位

沈阳航空航天大学自动化学院;

辽宁沈阳 100136;

沈阳航空航天大学自动化学院;

辽宁沈阳 100136;

沈阳航空航天大学自动化学院;

辽宁沈阳 100136;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类无人驾驶飞机;
关键词
目标威胁评估; 模糊神经网络; 模糊递归小波神经网络; 遗传算法; 最优学习率;

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