基于深度信念网络的超视距空战效能评估方法
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(62271498)


Effectiveness Evaluation Method of Beyond Visual Range Air Combat Based on Deep Belief Network
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    为更好地探究效能评估方法的便捷性与高效性,采用神经网络效能评估的方法对超视距空战中战斗机作战效能进行评估。利用实际训练结果制作样本集标签,充分挖掘数据本身规律。对BP神经网络存在的收敛速度慢、梯度爆炸问题,采用深度信念网络(deep belief network,DBN)的方法对战斗机作战效能进行评估。结果表明:该方法能极大程度规避主观性误差,且评估结果验证了DBN模型的有效性和准确性。

    Abstract:

    In order to better explore the convenience and efficiency of effectiveness evaluation method, the effectiveness evaluation method of neural network is used to evaluate the combat effectiveness of fighter in over-the-horizon air combat. The actual training results are used to make sample set labels to fully tap the law of the data itself. Aiming at the problems of slow convergence speed and gradient explosion of BP neural network, the method of deep belief network (DBN) is used to evaluate the combat effectiveness of fighter aircraft. The results show that the method can greatly avoid the subjective error, and the evaluation results verified the effectiveness and accuracy of the DBN model.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王守权.基于深度信念网络的超视距空战效能评估方法[J].,2025,44(09).

复制
分享
相关视频

文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2024-09-18
  • 最后修改日期:2024-10-10
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2025-11-04
  • 出版日期:
文章二维码