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基于模糊BP神经网络雷达导引头的性能评价

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利用模糊系统和BP神经网络的组合模型来进行电子部件的性能评价,组合模型能够兼具二者优点,从理论上比模糊系统性能评价更精准全面.为提高模糊BP神经网络的映射和预测能力,将BP神经网络结构中的动量因子和学习速率两个参数利用误差反馈来调整.从理论上组合模型对电子部件性能评价误差更小,速度更快.通过实例仿真试验表明,改进后的模糊BP神经网络相比较改进前模糊BP神经网络系统,对导引头的性能评价更精准,适用性更强.
Performance Evaluation of Radar Seeker Based on Improved Fuzzy BP Neural Network

岳炯、吕卫民、胡文林

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海军航空大学 烟台 264001

模糊系统 BP神经网络 动量因子 学习速率 性能状态评价

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.07.004

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(7)
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