基于SOM-BP云神经网络的通信对抗作战能力评估

为了增强神经网络训练样本的可靠性和正确率,提高网络自学习和自适应能力,使评估结果快速准确,针对通信对抗作战能力指标体系,在云神经网络的基础上,提出了基于SOM-BP云神经网络的效能评估方法。该方法利用SOM对样本数据进行聚类,选择具有特征性的样本对改进型的BP云神经网络进行训练。结果表明,该方法相对于BP神经网络,不仅收敛速度快,迭代次数少,而且准确率高。

AHP和BP神经网络在通信效能评估中的应用

利用层次分析法及BP神经网络理论,在分析通信效能评估指标体系的基础上,尝试建立了基于AHP-BP的通信效能评估模型。AHP和BP神经网络相结合的效能评估方法通过训练获得了专家的知识与经验,因而能够模拟专家的知识与经验快速连续地做出响应,从而计算出通信效能。该模型旨在提高通信效能评估的科学性与可操作性,进而为通信指挥决策提供依据。

基于BP神经网络的军事通信网络效能评估方法研究

为解决复杂应用条件下军事通信网络效能评估问题,提出一种基于BP神经网络的智能评估方法。在建立层次化评估指标体系的基础上,利用神经网络模型来描述指标值与总体效能之间的映射关系,并根据专家经验提取样本对神经网络进行训练,从而实现军用通信网络效能的智能评估计算。仿真试验表明,该方法评估精度较高,使用简单,能够满足各种军事应用条件下的通信网络效能评估要求。

通信电子防御作战效能的云-BP神经网络评估方法

为解决作战效能评估中指标类型复杂和评估过程中人为主观性的问题,引入云模型对不确定信息进行处理,并结合BP神经网络的非线性学习能力,提出一种基于云-BP神经网络的作战效能评估模型。针对通信电子防御作战效能评估的需要,构建评估指标体系,将样本数据转换为云发生器,并将其输入神经网络中进行反复训练。通过模型输出评估值和常用评估方法所得的评估值之间的误差分析,验证了所提模型的有效性、可行性以及所具有的潜在应用价值。

基于SOMBP云神经网络的计算机网络对抗效能评估

构建了一种计算机网络对抗效能评估指标体系,提出一种云理论和神经网络相结合的SOMBP云神经网络评估方法,该方法不仅具有神经网络的学习、记忆能力,也具备云理论的模糊性和随机性。将此方法应用到计算机网络对抗效能评估中所获得实验结果表明:该方法不仅迭代次数少,收敛速度快,而且准确率高。

基于遗传算法和BP神经网络的通信网络效能评估

通信网络是信息系统的基础,其效能的高低对信息系统的性能发挥有着直接的影响。在对遗传算法与BP神经网络算法的特点进行分析研究的基础上,将两种算法相结合,对通信网络效能进行评估,具有较高的精确性和实用性。

基于BP神经网络的空中无人通信平台作战效能评估

针对传统评估方法过度依赖专家经验、主观性强的问题,在深入分析空中无人通信平台作战效能影响因素的基础上,建立了作战效能评估指标体系;分析了BP神经网络用于作战效能评估的可行性,并构建了BP神经网络评估模型;最后,利用Matlab实现了实例验证评估。评估结果表明:BP神经网络模型评估结果与期望值一致,验证了该模型在空中无人通信平台作战效能评估中的有效性。

基于GA-BP神经网络的通信卫星效能评估模型研究

卫星通信作为未来联合行动的重要通信手段,其运用效能对联合行动的影响重大。该研究以通信卫星运用效能研究为切入点,通过对关键问题进行树状分解,建立了包含35个指标的通信卫星运用效能评估指标体系,基于GA-BP(Genetic Algorithm-Back Propagation)神经网络方法,构建了通信卫星运用效能评估模型。通过实际卫星工作过程中产生的数据对所建立的模型进行了验证,证明了该模型能够有效地评估通信卫星的运用效能。

基于ANP和云模型的军事通信系统效能评估

将网络层次分析法(ANP)和云重心评判法相结合应用于军事通信系统的效能评估中,并指出有无卫星支援下军事通信系统的效能对比。首先,针对军事通信系统的特点,构建通信系统评估的指标体系,建立ANP模型;其次,根据通信系统各指标之间的关联性,采用网络层次分析法构造极限超矩阵来确定指标的权重,并与AHP确定的指标权重相比较,指出ANP提高了指标权重的科学性;最后,利用云模型处理定性指标和定量指标之间的转换,给出有卫星支援下的军事通信系统效能的提升度,并与模糊综合评判法相比较,结果证明了网络层次分析法和云重心评价法相结合在军事通信系统效能评估中的可行性和科学性。

采用灰色关联分析法的舰艇超短波通信效能评估研究

针对舰艇超短波通信效能评估问题,构建了舰艇超短波通信效能评估指标体系,采用级差变换法和指数标度法对效能指标进行预处理,采用基于灰色关联分析的灰色综合评价法对舰艇超短波通信效能进行基于满意度的效能分析,找出最佳通信方案,并分析了影响舰艇超短波通信效能的主要因素,为舰艇超短波通信的有效实施提供参考。

基于云神经网络的短波通信效能评估

对短波信道进行效能评估有助于选择合适的通信链路以提高通信质量。利用云理论处理模糊性和随机性等不确定性问题的优势,并结合人工神经网络可以很好地逼近一个具有复杂非线性输入与输出关系的未知效能模型的特点,我们采用云神经网络进行短波信道通信效能的评估。同时,我们加入了η学习率和α动量因子以避免局部最小值、收敛速度慢以及发生震荡等问题。实验结果表明,采用云神经网络进行短波通信效能评估,可以完全基于短波通信的历史数据勿须添加人为主观因素得到客观的评估结果,并可根据需要灵活地调整云神经网络的输入进行短波通信效能评估,使得评估结果更加准确。

基于云模型的通信干扰系统效能评估

针对通信干扰系统效能评估的复杂性,运用云模型对其进行了研究,提出了基于云模型的通信干扰系统效能评估模型.首先建立了通信干扰系统效能评估指标体系,然后给出了运用云模型进行效能评估的详细算法,最后通过实例进行评估验证.结果表明此方法能较好地融合主客观信息,有效地集成了模糊性和随机性,可操作性强,为通信干扰系统效能评估提供了一种有效方法.

基于AHP分析法的舰艇超短波通信装备抗干扰效能评估

以舰艇超短波通信装备的抗干扰通信能力为研究对象,基于实际设备的具体战术指标参数,构建直扩、扩跳、纯跳三种主要抗干扰手段的效能评估指标体系,运用层次分析思想的综合评估模型,通过实际使用经验和专家评定数据进行量化,分析比较不同抗干扰手段的抗干扰通信能力。

舰艇短波通信系统效能的一种评估方法

本文重点运用层次分析法的思想,构造了舰艇短波通信系统的效能评估指标体系,建立了一 种效能评估模型,该方法不但可为舰艇短波通信系统的效能评估使用,也可为其它类型的通信系统的效 能评估提供借鉴。

基于云模型的卫星通信抗干扰效能评估

对于卫星通信而言,现有的抗干扰效能评估方法的评估结果受人为主观因素影响较大,尤其是在指标类型较多时这一问题尤为突出。为解决这一问题,首先对评估指标逐层分析,在此基础上建立合理有效的评估指标体系;其次,利用云模型处理定性指标,实现定性概念到定量数据之间的转换,减少指标自身的主观性和模糊性。针对传统层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)中权重向量不具备体现专家判断的随机性和模糊性的缺点,提出了一种云模型改进的层次分析法,利用云模型将多个专家得到的权重向量进行“云”处理,将归一化后的权重向量作为最终方案,最后在美军先进极高频(Advanced Extremely High Frequency,AEHF)系统上得到验证。实验结果表明,此方法有效减少了专家评估的主观性,使得评估结果更加客观合理;同时可以实现对卫星通信抗干扰效能的评估,进而为抗干扰方案的选取提供依据。

智能化船舶短波通信系统及其效能评估

短波通信在海上军事作战通信系统中应用广泛。本文首先分析智能化船舶短波通信系统的组成,然后根据其应用特点,利用模糊综合层次法对系统的效能进行评估,在评估的过程中本文建立模糊综合评估流程,依据流程完成整个评估过程,最后的评估结果表明系统处于良好的状态。

大功率干扰机对短波通信的干扰效能评估

文章构建了大功率干扰机对天波、自由空间波、海面波进行干扰效能评估的数学模型，确定了对战役短波通信、预警机短波通信、军舰短波通信作战效能评估的方法；计算出相应的干扰有效压制区。

基于模糊综合层次法的短波通信系统效能评估

短波通信是重要的远程军事通信手段之一,其效能高低直接决定了完成通信保障任务能力的强弱。论文提出了一种层次分析法和模糊综合法结合而成的模糊综合层次法对短波通信系统进行了效能评估,并通过模糊综合指数法对评估结果向量进行了单值化处理,所得到的最终评估结果客观可信,贴近实际,有助于掌握其执行远程通信保障的能力状况。

基于云理论的平流层通信系统效能评估

平流层通信作为一种新型的通信手段,未来发展前景广阔,因此对其进行通信效能评估可以更好地为实际应用奠定基础。效能评估常常采用定性评估方法,考虑方面单一且评估简单。利用云理论的定量定性转换关系,采用云重心评估法,结合平流层通信的要素分析,提出了平流层通信系统效能评估指标体系,构建各评估指标参数的云模型并计算其加权综合云重心。最后结合实例,对平流层通信效能评估结果进行分析。

基于云模型的通信装备保障效能评估研究

本文基于通信装备保障体系是战场通信装备保障能力形成的重要基础,对其保障能力的有效评估具有重要的意义,针对评估体系中定量和定性指标相互转化的问题,模糊性与不确定性因素影响等问题,本文将云模型综合评价法运用到装备保障效能整体效能评估之中,概述并构建了评估指标选取的原则与评估指标体系,介绍了云重心判别法的基本原理,建立了各指标的云模型和加权云重心表示,通过加权偏离度得出通信装备保障的整体效能,并在实例中加以应用分析,该研究可为通信装备保障效能评估提供有效支撑。