基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Copula函數(shù)的多維裝備效能評估模型
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【部分圖文】:
圖1 空戰(zhàn)裝備效能評估指標(biāo)體系
人工Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種典型的局部回歸網(wǎng)絡(luò)模型,它在逆向傳播(BP)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,通過存儲內(nèi)部狀態(tài)具備了映射動態(tài)特征的功能,從而使系統(tǒng)具有一定的變特性能力[12]。其主要結(jié)構(gòu)包括輸入層、結(jié)構(gòu)層、隱含層和輸出層。隱含層的作用是反饋連接層神經(jīng)元信號并接受輸入層神....
圖2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖
圖1空戰(zhàn)裝備效能評估指標(biāo)體系Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性狀態(tài)空間表達式如(7)式所示:
圖3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測步驟圖
式中:xc為n維反饋狀態(tài)向量;g(*)為輸出層神經(jīng)元的傳遞函數(shù),可看作是隱含層的線性組合輸出;f(*)為神經(jīng)元的傳遞函數(shù)。權(quán)值的修正采用BP算法進行,學(xué)習(xí)指標(biāo)采用的誤差平方和函數(shù)如(8)式所示:式中:hk(yN)是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出計算得出的實測值;h槇k(yN)為理論值;為模型的樣....
圖4 超視距-目視內(nèi)模型預(yù)測值散點圖
對表1和表2中數(shù)據(jù)進行歸一化處理后,以前2000組數(shù)據(jù)作為超視距打擊能力和視距內(nèi)作戰(zhàn)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù),其中超視距打擊能力的輸入端為4,輸出端為1;視距內(nèi)作戰(zhàn)能力的輸入端為3,輸出端為1;通過設(shè)定隱含層神經(jīng)元個數(shù)、訓(xùn)練函數(shù)以及指定延遲,得出二者的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型。....
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