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杂志ISSN号
基于遗传算法和ELM神经网络的目标威胁估计
作者姓名:
陈路路
张建民
白洁
艾伟
杜楚
张岐坦
周云
作者单位:
1. 中国电子科技集团公司第五十四研究所
摘 要:
目标威胁程度是指挥员进行态势评估和指挥决策的重要依据。为准确估计目标威胁情况,提出了基于遗传算法和极限学习机(Genetic Algorithm and Extreme Learning Machine, GA-ELM)的目标威胁评估方法。采用遗传算法优化ELM神经网络的输入权重和隐含层阈值,优化后的ELM神经网络能够克服传统ELM网络不稳定的缺点,具有更好的目标威胁估计性能。实验结果表明,基于GA-ELM的目标威胁估计误差明显小于传统ELM方法,且输出的威胁结果更加稳定。
关 键 词:
态势评估
极限学习机
遗传算法
目标威胁估计
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