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基于遗传算法优化BP神经网络的辐射源威胁等级评估方法
文献摘要：
辐射源威胁等级评估是认知电子战中的一个重要环节.首先引出辐射源威胁等级评估问题,然后介绍了 2种常用的辐射源威胁分析方法.接着通过遗传算法对反向传播(BP)神经网络进行优化,使用优化后的网络去解决辐射源威胁等级判定问题,提出了基于遗传算法优化BP神经网络的辐射源威胁等级判定方法,将BP算法的后向反馈部分替换为遗传进化.以此算法为基础进行实验,对优化后的算法和普通的BP算法的性能进行比较.实验结果表明,使用遗传算法优化后的神经网络算法比传统的BP神经网络算法更具优势.
文献关键词：
辐射源威胁等级;BP神经网络;遗传算法;后向反馈;遗传进化
中图分类号：
作者姓名：
陈金炜;柴恒
作者机构：
中国船舶集团有限公司第八研究院,江苏扬州225101
文献出处：
引用格式：
[1]陈金炜;柴恒-.基于遗传算法优化BP神经网络的辐射源威胁等级评估方法)[J].舰船电子对抗,2022(02):46-51,98
A类：
辐射源威胁等级,威胁等级判定,后向反馈
B类：
遗传算法优化,等级评估,认知电子战,引出,威胁分析,反向传播,使用优化,判定方法,遗传进化,神经网络算法
AB值：
0.127154
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