10.12305/j.issn.1001-506X.2022.11.20
基于PSO-BP的应急通信感知装备效能评价方法
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.
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
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TN91
国家重点研发计划;北京信息科技大学促进高校分类发展重点研究培育项目;北京信息科技大学科研基金项目;北京市优秀人才培养资助青年拔尖个人项目
2022-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
3455-3462
