《表1 超视距样本数据集:基于Elman神经网络和Copula函数的多维装备效能评估模型》
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《基于Elman神经网络和Copula函数的多维装备效能评估模型》
对表1和表2中数据进行归一化处理后,以前2 000组数据作为超视距打击能力和视距内作战能力的神经网络训练数据,其中超视距打击能力的输入端为4,输出端为1;视距内作战能力的输入端为3,输出端为1;通过设定隐含层神经元个数、训练函数以及指定延迟,得出二者的Elman神经网络训练模型。需要说明的是,由于底层指标采样结果单位不同的原因,难以将底层指标直接作为神经网络的输入项,故未选用其作为网络的输入项指标进行训练,而是通过计算(评估)后将结果转化为标量。以该模型对余下8 000组数据进行预测分析,分别得到了超视距打击能力R及目视内作战能力S的模型预测值(下文简称R值和S值),选取部分如表3所示。以二者预测结果为基础,结合任务过程中装备的可靠性和可用性,计算得出的该型武器装备超视距和视距内的系统效能值,数据散点图如图4所示。
图表编号 | XD00219151900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.08.01 |
作者 | 杨梓鑫、薛源、孙畅、徐浩军、韩欣珉 |
绘制单位 | 西昌卫星发射中心、西北工业大学航空学院、空军工程大学航空工程学院、西昌卫星发射中心、空军工程大学航空工程学院、空军工程大学航空工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |