10.3969/j.issn.1008-1194.2009.05.012
改进BP神经网络在航空弹药预测中的应用
对航空弹药消耗的准确预测是未来战争取胜的一个重要因素,然而战场复杂多变,传统的方法难以进行及时准确地预测.采用了BP神经网络对单个目标航空弹药进行预测,针对常规BP神经网络收敛速度慢、存在所谓"局部最小值"等缺陷,提出了具有全局收敛性的Fletcher-Reeves共轭梯度算法对常规BP网络进行改进,并将改进后的BP网络应用于单个目标航空弹药预测仿真试验中.结果表明,改进BP网络能克服局部极值、快速提高网络收敛速度,并能较为准确地预测航空弹药的需求量.
BP神经网络、Fletcher-Reeves算法、仿真、航空弹药
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TP271.2(自动化技术及设备)
国防预研基金资助项目资助
2010-01-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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