SVR和BP在对空威胁评估中的应用

摘要：

为提高对空中目标威胁值评估的灵活性和适应性,首先设计了基于回归型支持向量机和BP神经网络的空中目标威胁值评估流程图;选择了空中目标的威胁因素,确定了数据归一化的处理标准;细化了SVR模型和BP模型的训练步骤.通过实例分别对两个模型进行了应用,并使用Matlab软件验证了威胁值评估结果的正确性和准确性;最后对SVR模型和BP模型的优缺点进行了分析和比较,得出SVR模型更适用于当前对空威胁评估的结论.

关键词：支持向量机、神经网络、空中目标、威胁评估

所属期刊栏目：39

分类号：TJ83;E072(战车、战舰、战机、航天武器)

资助基金：中国博士后科学基金项目2014m562557

在线出版日期：2017-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：51-54,66