文章详情
| 稿件标题： | 基于改进GNN的导引头DSP性能预测方法 |
| 稿件作者： | 岳炯，吕卫民，苏宁远，胡文林 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2020.06.031 |
| 科学编辑： | 闫怀志 博士（ 北京理工大学副教授、硕导） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 灰色预测模型；BP神经网络；预测精度；性能预测 |
| 文章摘要： | 利用传统灰色预测模型和BP神经网络算法对某型机载导弹导引头DSP性能进行预测时往往存在预测精度不高和运算速率较慢的问题，为提高灰色GM(1,1)模型数据光滑度，减小样本偏差和提高样本适应性，采用幂函数法和新陈代谢法结合的方法对灰色GM(1,1)模型进行改进。同时，将BP神经网络动量因子调整成变量、对学习速率取值进行调整，来提高模型运算速率，保证以最大速率进行网络训练。改进后的灰色BP神经网络组合模型能够兼具二者优点。最后，通过对导引头DSP控制器内部电压实测数据的仿真分析。试验结果表明，改进灰色BP神经网络对该型机载导弹导引头DSP控制器性能预测具有更好的适用性，预测精度有较大提高。 |
| 引用本文格式： | 岳炯，吕卫民，苏宁远，等.基于改进GNN的导引头DSP性能预测方法［J］.兵器装备工程学报，2020,41(06):155-159,163. YUE Jiong, LYU Weimin, SU Ningyuan, et al.Seeker DSP Performance Prediction Method Based on Improved GNN［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2020,41(06):155-159,163. |
| 刊期名称： | 2020年06期 |
| 出版时间： | 2020年6月 |
| 上线时间： | 2020年6月28日 |
| 浏览次数： | 2559 |
| 下载次数： | 443 |
| 免费阅读PDF 在线阅读 下载本期目录 下载本期封面 | |