| 注册
首页|期刊导航|现代防御技术|基于GWO-DBN的反导装备体系效能评估方法研究

基于GWO-DBN的反导装备体系效能评估方法研究

赵海燕 周峰 杨文静 刘迪 杨添元

现代防御技术2025,Vol.53Issue(2):45-54,10.
现代防御技术2025,Vol.53Issue(2):45-54,10.DOI:10.3969/j.issn.1009-086x.2025.02.005

基于GWO-DBN的反导装备体系效能评估方法研究

Research on Effectiveness Evaluation Method of Anti-missile Equipment System Based on GWO-DBN

赵海燕 1周峰 2杨文静 3刘迪 4杨添元2

作者信息

  • 1. 空军工程大学 防空反导学院,陕西 西安 710051||国防科技大学 信息通信学院,湖北 武汉 430035
  • 2. 空军工程大学 防空反导学院,陕西 西安 710051
  • 3. 国防科技大学 信息通信学院,湖北 武汉 430035
  • 4. 空军工程大学 防空反导学院,陕西 西安 710051||陆军边海防学院,陕西 西安 710108
  • 折叠

摘要

Abstract

Aiming at the problem that the existing efficiency prediction methods are difficult to reflect the actual effectiveness of anti-missile equipment system,a method of efficiency evaluation of anti-missile equipment system based on"data-driven+deep learning"is proposed.On the basis of a large number of experimental data extraction,disposal and analysis,we construct grey wolf optimization(GWO)-deep belief network(DBN)model to train the data,so as to obtain the nonlinear fitting of the anti-missile equipment system efficiency.We conduct a simulation experiment with an anti-missile system efficiency evaluation as an example,and the results show that the evaluation method is feasible and reliable.It can provide high reference value and significance for the demonstration and improvement of the anti-missile equipment system.

关键词

反导装备体系/效能评估/数据驱动/深度学习/灰狼优化算法(GWO)/深度置信网络(DBN)

Key words

anti-missile equipment system/effectiveness evaluation/data-driven/deep learning/grey wolf optimization(GWO)/deep belief network(DBN)

分类

军事科技

引用本文复制引用

赵海燕,周峰,杨文静,刘迪,杨添元..基于GWO-DBN的反导装备体系效能评估方法研究[J].现代防御技术,2025,53(2):45-54,10.

基金项目

国家自然科学基金(62001059) (62001059)

陕西省自然科学基础研究计划面上项目(2023JCYB509) (2023JCYB509)

现代防御技术

OA北大核心

1009-086X

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文