基于RBF神经网络优化的装备保障系统效能评估

摘要：

针对现有装备保障系统效能评估方法存在依赖专家经验、主观性强等问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络优化的装备保障系统效能评估方法.通过完备交叉与预变异策略对遗传算法(GA)进行改进,利用改进的GA对RBF神经网络中心、宽度及输出权值进行全局寻优,并采用优化的RBF神经网络实现装备保障系统效能评估.仿真结果表明,该方法相比AGA-RBF和GA-RBF评估方法能更准确地评估装备保障系统效能值,并且可在一定程度上降低评估过程中主观因素的影响,确保评估结果更客观真实.

关键词：装备保障系统;效能评估;径向基函数神经网络;遗传算法;适应度函数

所属期刊栏目：47

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：装备发展部装备预研领域基金61400010301

在线出版日期：2021-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：282-287,296