基于神经网络的复杂导弹系统可靠性预测

摘要：

介绍了如何利用神经网络对复杂导弹系统可靠性进行预测.对利用导弹地面测试数据和可靠性数据预测未来导弹可靠性问题进行了描述.给出了建模思路和方法框架.探讨了基于因子分析的可靠性数据特征选择方法、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、门循环网络(GRU)以及输出数据融合方法.在实例中利用该方法对其飞行可靠性进行了预测,验证了方法的可行性与有效性.该方法可以充分利用复杂系统地面测试数据、可靠性数据中隐含的信息以及多种神经网络的优点,具有一定的通用性与实用性.

关键词：复杂系统、可靠性、因子分析、循环神经网络、长短时记忆网络、门循环网络

所属期刊栏目：45

分类号：TJ76;TP391.9(火箭、导弹)

资助基金：国家自然科学基金;中国博士后科学基金;军内装备科研基金资助项目

在线出版日期：2020-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：170-177