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BP神经网络在空袭目标优选中的应用

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２ ０ ， ｏ ． ６ Ｎｏ ６ ０ ７ Ｖ １２ ， ．
Ｂ Ｐ神 经 网络 在 空袭 目标优 选 中 的应 用
孙 暄 ，张要 一 ，王 颖 龙 （ 军 工程 大 学 导 弹 学 院 ，陕 西 三 原 ７ ３ ０ ） 空 １ ８ ０
摘 要 ：空袭 目标优 选 ，应 用 改进 的 Ｂ Ｐ神 经 网络 算 法 。即在 空 袭 目标 优选 评 估指 标 体 系基础 上 ，建 立 Ｂ Ｐ神 经 网 络 ，通 过定 义 学 习代价 函数 、确 定 函数输 出信 号 、修 正 函数 信 号 。并 通 过 网络初 始 化 等 改进 Ｂ Ｐ算 法 ，以激活 函数 敏 感 性 ，加 速 网络 收敛 。算 例验 证 了该 算 法合 理性 ，稳 定性 良好 。 关键 词 ： 空袭 目标 ； 目标 优 选 ；Ｂ Ｐ神 经 网络 ： 改进 Ｂ Ｐ算 法 ； 网络初 始 化 ； 函数 敏感 性
Ｆｕ ｃ ｉ ｎ ｓ ｎ ｉｉ ｉｙ ｎ ｔｏ ｅ ｓ ｔ ｔ ｖ
０ 引 言
优选 空 袭 目标 是 提 高 空 袭 效 率 、 降低 战 争 成 本 的 重 要 手 段 。Ｂ 网络 模 型 是 目前 应 用 最 广 泛 的 神 Ｐ 经 网络 模 型 【 ，但 其 收敛 速 度 慢 ，易 陷 入 局 部 极 小 。 ２ ］
ｆ ｎ ｔｏ ｕ ｐ ｔ ｓ ｇ ａ ｎ ｕ ｃ ｉ ｎ ｏ ｔ ｕ ｉ ｎ ｌａ ｄ ｍｏ ｉｙ ｆ ｃ ｉ ｎ ｓｇ ａ ｈ ｏ ｇ ｅ ｎ ｔ ｄ ｏ ｔ ｆ ｎ ｔ ｎ ｄ ｆ ｕｎ ｔ ｉ ｎ ｌ ｔ ｒ ｕ ｈ ｄ ｆ ｅ ｓ ｕ ｙ ｃ ｓ ｕ ｃ ｉ ．Ｍ ｏ ｉ ｙ ｔ ｅ ＢＰ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｈ ｏ ｇ ｏ ｉ ｏ ｄ ｆ ｈ ｌ ｏ ｉｈ ｔ ｒ ｕ ｈ ｎ ｔ ｒ ｎ ｔａ ｉ ａｉ ｎ ｔ ｃ ｉ ｅ ｆ ｎ ｔｏ ｅ ｓｔｖ ｔ ｎ ｃ ｅ ｅ ａ ｅ ｎ ｔ ｒ ｏ ｖｅ ｇ ｎ ｅ Ｔｈ ｅ ｕ ｔ ｒ ｖ ｄ ｔ ｅ ｒ ｔ ｎ ｌｔ ｅ ｗｏ ｋ ｉ ｉｉ ｌｚ ｔｏ ｏ ａ ｔｖ ｕ ｃ ｉ ｎ ｓ ｎ ｉｉ ｉｙ ａ ｄ ａ ｃ ｌ ｒ ｔ ｅ ｗｏ ｋ ｃ ｎ ｒ ｅ ｃ ． ｅ ｒ ｓ ｌ ｐ ｏ ｅ ｈ ａｉ ａ ｉｙ ｓ ｏ
推 。 目标 分 类 与 输 出 信 号 的对 应 关 系 如 表 １ 。
表 １ 目标分 类 与输 出信 号 的对 应关 系 ＼｜ｌ 类 ＼ 髓类 ＼ ｍ 类 ＼ Ｉ Ｖ类 ＼ Ｖ类 输 出信号 ｌ１ ，，ｏ Ｊ ，０ ， Ｉ ， １ ，）（，０ｌ ）（，Ｏ ＇ （００ ，）（ １ ，Ｏ （ Ｏ ， ｏ ｌ ０ ， ｏ｝ Ｏ ， １ ， ０ Ｏ ，０ ） Ｏ ，Ｏ Ｏ ， ， Ｏ ，ｏ ）
中 图分 类号 ：Ｔ ５ Ｎ９ ７ 文 献标 识 码 ：Ａቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ａｐ ｌ ａ ｏ ｆ ＰＮＮ ｉ ｐｉ ｌ ｅｅｔ ｎｏ ｉＲ ｉ ｂｅｔ ｐｉ ｔ ｎｏ Ｏ ｔ ｌｃ ｏ ｆ ｒ ａｄＯ ｊｃｓ ｃｉ Ｂ ｎ ｍａ Ｓ ｉ Ａ
Ｓ ＵＮ ａ ， Ｘｕ ｎ ＺＨＡＮＧ ｏ ｙ ， ＡＮＧ ｎ －ｏ ｇ Ｙａ － ｉ Ｗ Ｙｉ ｇ ｌ ｎ
维普资讯
兵 工 自 动 化
武器磊 蕾目 动化
Ａｒ ａ ｎ ｔ ｍａ ｉ ｎ ｍ ｍｅ ｔ Ａｕ ｏ ｔｏ
Ｏ． ． ｔ ｍ ａｉ ｎ Ｉ Ａｕ ｏ ｔ ｏ
２０ ０ ７年 第 ２ ６卷 第 ６期
文 章 编 号 ： １０ — ５ ６ （ ０ ７ ０ — ０ ５ ０ ０ ６１７ ２０ ） ６００— ３
性 ， 加 速 网络 收敛 度 ，使 其 适 用 于 空 袭 目标 优 选 。
故通 过 网络 初 始 化 ， 改 进 Ｂ 算 法 ，激 活 函 数 敏 感 Ｐ
提 取 输 入 数 据 的 潜 在 特 征 。 输 出层 ｋ有 ５个 神 经 元 ， 表 示 输 出信 号 为 ５维 向 量 ，代 表 着 ５类 空 袭 目
标 ，其 中 Ｉ类 为 空 袭 首 批 目标 ，Ｉ 次之 ， 以此 类 Ｉ类
ａｎ ｓ ａ ｉｉｙ ｏｆｍ ｏｄｅ ｓ ｄ ｔ ｂ ｌｔ ｌ．
Ｋ ｙ ｏ ｄ ： ｒｒｉ ｂｅｔ； ｔ ｌｓｌｃｉｎ ｏ ｂｅｔ； ｅ ｗ ｒ ｓ Ａｉ ａｄｏ ｊｃｓ Ｏｐｉ ｅｅ ｔ ｆ ｊｃｓ ＢＰＮＮ； ｄｆ ｄ Ｂ ｌｏｉ ｍ； ｔ ｏｋ ｉｉ ａｉａｉｎ ｍａ ｏ ｏ Ｍｏ ｉ ｅ ＰＮＮ ａｇ ｒ ｈ Ｎｅｗ ｒ ｔ ｌ ｔ ； ｉ ｔ ｎｉ ｚ ｏ

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bp神经网络的应用综述

bp神经网络的应用综述

bp神经网络的应用综述近年来，人工神经网络（ANN）作为一种神经网络形式在不断发展，因其计算能力强，对现实世界较好地识别和适应能力，已得到越来越广泛的应用，其中，BP神经网络是最典型的人工神经网络之一。

BP神经网络是指以马尔可夫随机过程为基础的反向传播算法，具有自组织学习、泛化、模糊推理的特点，具有非常广泛的应用场景。

它可以用来解决实际问题。

首先，BP神经网络可以用来解决分类问题。

它可以根据给定的输入向量和输出向量，训练模型以分类相关的输入特征。

这种模型可以用来解决工业控制问题、专家系统任务等。

例如，BP神经网络可以用来识别照片中的面孔，帮助改进自动门的判断等。

此外，BP神经网络还可以用于计算机视觉，即以计算机图像识别的形式进行图像处理。

通常，计算机视觉技术需要两个步骤，即识别和分析。

在识别步骤中，BP神经网络可以被用来识别图片中的特征，例如物体的形状、大小、颜色等；在分析步骤中，BP神经网络可以用来分析和判断图片中的特征是否满足要求。

此外，BP神经网络还可以用于机器人技术。

它可以用来识别机器人环境中的物体，从而帮助机器人做出正确的动作。

例如，利用BP神经网络，机器人可以识别障碍物并做出正确的行动。

最后，BP神经网络还可以用于未来的驾驶辅助系统中。

这种系统可以利用各种传感器和摄像机，搜集周围环境的信息，经过BP神经网络分析，判断当前环境的安全程度，及时采取措施，以达到更好的安全驾驶作用。

综上所述，BP神经网络具有自组织学习、泛化、模糊推理的特点，拥有非常广泛的应用场景，可以用于分类问题、计算机视觉、机器人技术和驾驶辅助系统等。

然而，BP神经网络也存在一些问题，例如训练时间长，需要大量的训练数据，容易受到噪声攻击等。

因此，研究人员正在积极改进BP神经网络，使其能够更好地解决各种问题。

bp网预报模型的建模方法及应用

bp网预报模型的建模方法及应用

bp网预报模型的建模方法及应用
随着现代社会的发展和进步，人们对技术的要求越来越高，各种预测技术也受到了广泛的应用。

BP网络预报模型是一种新兴的人工智能技术，它能够精确地预测未来的变化趋势，因此受到了社会的广泛关注。

本文就BP网络预报模型的建模方法及应用作一介绍，以期对此新技术的发展有所了解。

第一部分，主要介绍BP网络预报模型的建模方法。

BP网络模型是一种基于多层前馈神经网络的技术，它可以将复杂的函数映射到一个任意非线性结构。

首先，确定输入输出数据，然后利用梯度下降算法对输入和输出进行建模。

完成这一步之后，再通过反向传播算法调整权重，以达到最佳的模型精度。

第二部分，主要介绍BP网络预报模型的应用。

BP网络预报模型可应用于各种预测场景，如气象预测、股票市场预测以及经济发展趋势预测等。

在气象预测中，BP网络模型可以基于复杂的气象数据，准确预测天气状况；在股票市场预测中，可以基于历史股票数据，准确预测股票的变化趋势；在经济发展趋势预测中，可以基于经济数据，准确预测经济的发展趋势。

第三部分，主要介绍BP网络预报模型的局限性。

虽然BP网络预报模型具有极高的准确率，但存在一定的局限性：首先，它忽略了复杂度曲线，这可能会影响到模型的准确性；其次，它无法处理中断观测、局部极值问题，这也会降低预测的准确性；最后，它对数据量的要求较高，如果数据量不足，就无法达到较高的准确度。

最后，作为一种新兴的人工智能技术，BP网络预测模型取得了较大的成功。

它可以准确预测气象、股票市场和经济的发展趋势，为社会的发展和进步提供了帮助。

但是，它也有一定的局限性，因此在选择和使用时，也要根据实际情况进行合理的评估。

神经网络在编队防空中的应用前景

神经网络在编队防空中的应用前景


中 的传 感 器 ， 往 只 能 获 取 不 完 整 或 不 精 确 的信 息 ， 往 如 何 处 理这 些 信 息 ， 要 在 信 息 处 理 系统 中 妥 善 解 需
决；
・数据融合要求 高 。大 量运动 的传 感器平 台所
接 受 的 数 据 需 要 融 合 ， 能 正 确 提 取 目标 ， 出 战术 才 作 决 策并 实 施 武 器 指 挥 和 控 制 ；
摘
要 ： 随 着 军 事科 学 技 术 的 进 步 ， 袭 武 器 系统 有 了 长 足 的 发 展 ， 海 上 防 空 逼 到 了十 空 把
分 困难 的 境 地 。 神 经 网络 具 有 自适 应 性 、自组 织 性 和 容 错 性 的 优 点 ， 用 于 舰 艇 编 队 的 海 上 防 空 应 将 产 生 革 命 性 的 影 响 。 本 文 讨 论 了神 经 网络 在 编 队 防 空作 战 中的 应 用 。 关键 词 ： 神 经 网络 ； 队 防 空 ； 编 海上 作 战
中 图 分 类 号 ： Ｔ １ ３ Ｅ ３ ． Ｐ８ ；８５８ 文献标 识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ １— ２ ３（ ０ ２ ０ ０ ０ ０ １７ ３ ７ ２ ０ ） ３— ０ ４— ３
Ａ ｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｔ ｙ ｏ ｅ ｒ ｌＮ ｅ ｗｏ ｋ ｉ ｐｌｃ ｔｏ Ｓ ｕｄ ｎ Ｎ ｕ ａ ｔ ｒ ｎ Ｆｏ ｍ ａ ｉ ｎ Ａｉ ． ｅ ｅ ｅ ０ ｐ ｒ ｔｏ ｒ ｔｏ ｒ ｄ ｆ ｎｓ ｅ ａｉｎ
信 息 处 理 量 剧 增 ， 靠 人 工 决 策 已不 能 适 应 现 代 海 仅
战 的要 求 。 只有 拥 有 灵 活 、 确 、 之 有效 的作 战 指 准 行
收 稿 日期 ：０ １１ ．０ ２ ０ ．２ １
新加坡海军的第一艘“射手”级常规潜艇下水

新加坡海军的第一艘“射手”级常规潜艇下水


［］ 张志 伟 ．现 代 火力 战 ［ ．长 沙： 防科 技 大学 出版 ４ Ｍ】 国
社 ，ｏ Ｏ ２０．
１ ９ ６４ ３ ４ ４ ．６１
Ｉ １１
．
［】 曹淑信， 信息 火力 战［ ． ： ５ 等． Ｍ】 北京 国防大学出版社，ｏ６ ２０ ：
１ Ｏ． ３ Ｏ １ ４．
５ ３ —０ ６ ２ —１７ ４ ４ ３ ５ ２１ ．２ １ ９５ ．８ ７
０ ｕａ Ｎｅ ｏ ｋ，９ ２３６ ：９ －０ ． ｎＮｅ ｒｌ Ｍ ｒ ｓ ， ） ９９ ５ ｌ９ （ ８
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［】 Ｌ ｃｎ Ｙ．衔ｃ ｎ ｙ Ｌ ａ ｎ ａ ｄ Ｓ ｃｎ － ｒｅ ８ ｅｕ Ｅ ｉ ｃ ｅｍｉｇ ｎ ｅｏ ｄ０ ｄｒ ｅ Ｍｅ ｏ ｓ ． ｕ０ｉ ｔ Ｐ ９ ３Ｄ ｎ ｅ． ｔ ｄ［ Ａ Ｔ ｒｒ ｌ ｓｌ９ ，ｅ Ｖ ｒ ｈ Ｍ】 ａ ａＮＩ ［】 孙暄， Ｂ ９ 等． Ｐ神经网络在空袭 目标优选 中的应用 ， 兵工
Ｑ０ｌ ３ 一Ｑ０ ６２ １ ６４６ 一Ｑ０８ ３ ０ ． ０ Ｏ８ ～Ｑ０５ ７ Ｉ
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［】 Ｍａｌ Ｓ ａ ｌ ． ６ ｃ ｎ Ｒ，ｈｖｉ Ｊ ｉ ｋ ｗ．Ｃ ｍｂｎｎ ｈ ｒｄｃ ０ ｓｏ ｏ ｉｉｇ ｔｅ Ｐｅｉｔ ｎ ｆ ｉ
Ｍ ｕ ｔ ｌ Ｃｌｓ ｍ ｅ ｓ Ｕｓｎ Ｃ０ ｅ ｉ Ｖ Ｌ ａ ｎ ｌｐｅ ｉ ａ ｓ ｒ： ｉｇ ｍｐ ｔ ｉ ｅ ｔ ｅ ｍｉ ｇ
Ｊ２２１ ５ ． ｌ Ｉ８
．
［］ 胡守仁， ２ 等．神经 网络 导论［ ． ： Ｍ］ 长沙 国防科技 大学 出版