本文主要研究内容
作者陈侠,刘子龙,梁红利（2019）在《基于GA-SLFRWNN的空中目标威胁评估》一文中研究指出：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。
Abstract
zhen dui kong zhan zhong mu biao wei xie ping gu ji tong fei xian xing 、ping gu nan du da ju fu han bu que ding xin xi de wen ti ,yan jiu le ji yu wei chuan suan fa you hua mo hu di gui xiao bo shen jing wang lao (single-hidden-layer fuzzy recurrent wavelet neural network optimized by genetic algorithm,GA-SLFRWNN)de mu biao wei xie ping gu fang fa 。shou xian tong guo fen xi wei xie ping gu de ying xiang yin su ji ji xin xi de mo hu xing ,jiang RWNNqian ru FNNde hou jian bu fen ,yi shi xian zeng jiang zi xue xi neng li de mu de ,ran hou cai yong GAdui mo xing chu shi can shu jin hang you hua shua qu ,bing di chu le ji yu li ya pu nuo fu li lun de zui you xue xi lv 。fang zhen shi yan biao ming :xiang bi yu FNNhe FRWNN,gai suan fa di gao le ji tong de wen ding xing ,jia kuai le shou lian su du ,zeng jiang le yu ce jing du 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自西北工业大学学报的陈侠,刘子龙,梁红利，发表于刊物西北工业大学学报2019年02期论文，是一篇关于目标威胁评估论文,模糊神经网络论文,模糊递归小波神经网络论文,遗传算法论文,最优学习率论文,西北工业大学学报2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自西北工业大学学报2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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