【摘要】：為了提高目標(biāo)威脅估計(jì)精度,提出一種運(yùn)用改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。為了避免陷入局部極值,將變異過(guò)程引入粒子群算法中,并對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,形成改進(jìn)粒子群算法,對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化。利用樣本數(shù)量不同的訓(xùn)練集對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,并用60組測(cè)試集數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)威脅估計(jì)算法具有更高的預(yù)測(cè)精度,在訓(xùn)練樣本數(shù)量較小時(shí)能夠獲得較好的預(yù)測(cè)能力,可以有效地完成目標(biāo)威脅估計(jì)。
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61205143)
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2535620