典型文献
基于PSO-BP的应急通信感知装备效能评价方法
文献摘要：
应急通信感知装备效能评价可支撑相关装备的发展规划,而现有评价方法主观性强,且自适应能力有待提升.因此,提出一种基于粒子群优化(particle sw arm optimization,PSO)算法的改进反向传播(back propa-gation,BP)神经网络的应急通信感知装备效能评价方法,旨在建立客观精准的效能评价.首先面向实战效能构建了三级效能评价指标体系,然后将样本数据进行主成分分析法降维,建立BP神经网络回归模型,并结合PSO算法对模型的连接权值与阈值进行优化,形成PSO-BP模型以避免局部极小值问题,获得可评价具体装备效能时的神经网络模型.实例分析表明,PSO-BP相较于BP神经网络模型评价的均方误差减少了28.18％,表明PSO-BP模型具有更高的准确性.
文献关键词：
应急通信感知;效能评价;反向传播神经网络;粒子群优化;主成分分析
中图分类号：
作者姓名：
石宸睿;田露;徐湛;职如昕;陈晋辉
作者机构：
北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京100101
文献出处：
引用格式：
[1]石宸睿;田露;徐湛;职如昕;陈晋辉-.基于PSO-BP的应急通信感知装备效能评价方法)[J].系统工程与电子技术,2022(11):3455-3462
A类：
应急通信感知,sw
B类：
PSO,装备效能,效能评价,支撑相,主观性,自适应能力,粒子群优化,particle,arm,optimization,back,propa,gation,实战效能,神经网络回归模型,连接权值,权值与阈值,局部极小值,模型评价,均方误差,反向传播神经网络
AB值：
0.234498
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