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基于遗传算法进化神经网络的潜射导弹筒盖压力预测
被引量:
4
1
作者
王汉平
路太杰
余文辉
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第1期23-26,共4页
提出一种基于遗传算法进化神经网络的潜射导弹筒盖最大压力和压力持续脉宽的预测方法,遗传算法可依据个体适应度完全自适应,并在此基础上提出了一种提高遗传算法初始进化速度的随机基因偏移方法.训练结果表明,优化神经网络所形成的虚拟...
提出一种基于遗传算法进化神经网络的潜射导弹筒盖最大压力和压力持续脉宽的预测方法,遗传算法可依据个体适应度完全自适应,并在此基础上提出了一种提高遗传算法初始进化速度的随机基因偏移方法.训练结果表明,优化神经网络所形成的虚拟函数具有较好的遍历性,能够较好地反映样本的内在联系,借助该方法预测的潜射导弹筒盖压力特性具有较高的精度,可快速、准确地预测发射筒筒盖的压力特征.
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关键词
潜射发射装置
潜射导弹
神经网络
遗传算法
鲁棒算法
随机基因偏移
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职称材料
题名
基于遗传算法进化神经网络的潜射导弹筒盖压力预测
被引量:
4
1
作者
王汉平
路太杰
余文辉
机构
北京理工大学机电工程学院
郑州机电工程研究所
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第1期23-26,共4页
文摘
提出一种基于遗传算法进化神经网络的潜射导弹筒盖最大压力和压力持续脉宽的预测方法,遗传算法可依据个体适应度完全自适应,并在此基础上提出了一种提高遗传算法初始进化速度的随机基因偏移方法.训练结果表明,优化神经网络所形成的虚拟函数具有较好的遍历性,能够较好地反映样本的内在联系,借助该方法预测的潜射导弹筒盖压力特性具有较高的精度,可快速、准确地预测发射筒筒盖的压力特征.
关键词
潜射发射装置
潜射导弹
神经网络
遗传算法
鲁棒算法
随机基因偏移
Keywords
submarine-borne launcher
submarine-borne missile
neural network
genetic algorithm
robust algorithm
stochastic gene offset
分类号
TJ768.2 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于遗传算法进化神经网络的潜射导弹筒盖压力预测
王汉平
路太杰
余文辉
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
4
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