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基于堆栈自编码降维的武器装备体系效能预测
  • ISSN号：1001-506X
  • 期刊名称：《系统工程与电子技术》
  • 时间：0
  • 分类：TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] E911[军事]
  • 作者机构：[1]国防大学信息作战与指挥训练教研部,北京100091, [2]航天飞行器生存技术与效能评估实验室,北京100091
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（61374179）; 军民共用重大研究计划联合基金项目（U1435218）
作者： 任俊[1,2], 李宁[1]
关键词： 堆栈自编码, 降维, 武器装备体系, 效能预测
中文摘要：

为科学有效地开展武器装备体系效能预测,解决传统上依赖专家提取特征、人为认定特征间关系带来的主观性过强等问题,提出了基于数据驱动的武器装备体系效能预测模式,并在此基础上,设计了堆栈自编码神经网络和支持向量回归机的混合预测模型。针对大样本、高维仿真数据,利用深度学习良好的特征抽取能力,选用堆栈自编码神经网络先对问题进行非线性特征降维,自主发现关键特征及其关联关系,然后利用支持向量回归机对降维后的关键特征开展预测。最后,通过作战实例验证了该模型的可行性和有效性。

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期刊信息
  • 《系统工程与电子技术》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:中国航天科工防御技术研究院 中国宇航学会 中国系统工程学会
  • 主编：施荣
  • 地址：北京142信箱32分箱
  • 邮编：100854
  • 邮箱：xtgcydzjs@126.com
  • 电话：010-68388406
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-506X
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2422/TN
  • 邮发代号:82-269
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,全国优秀科技期刊,中国科技论文统计用刊,中国期刊方阵“双百”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:34341