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J-GLOBAL ID：201702210844132704   整理番号：17A1394411

PSO-BPニューラルネットワークに基づくU AV空対地攻撃のための有効性評価【Powered by NICT】

Effectiveness evaluation for UAV air-to-ground attack based on PSO-BP neural network

著者 (2件)： Chen Xia (School of Automation, Shenyang Aerospace University, Shenyang 110136) ,  Hu Naikuan (School of Automation, Shenyang Aerospace University, Shenyang 110136)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 3864-3869  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ますます迅速空中戦リズムに適応し,最適運転決定のための重要な基礎を提供するために,無人航空機(UAV)の運転有効性を迅速かつ正確に評価するかU AV戦闘システムのための基本的かつ重要な研究課題である。有効性評価の問題を考慮して,本論文では,PSO-BPニューラルネットワークに基づくU AV空対地攻撃のための有効性評価モデルを提示した。,空対地攻撃の有効性評価の主要な影響因子を解析し,要約した。第二に,PSO(粒子群最適化)アルゴリズムとBPニューラルネットワークの基本原理を紹介し,次にPSO-BPニューラルネットワークを構築した。最後に,シミュレーション実験は,歴史的統計を用いて行い,シミュレーション結果は,提案した方法は訓練誤差を低減し,評価精度,提案したアルゴリズムは,UAV空対地攻撃の有効性評価の問題を解決するために優れた方法であることを示唆し改善することができることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *ニューラルネットワーク ,  無人機 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： *逆伝播ニューラルネットワーク ,  粒子群最適化 ,  影響因子 ,  最適運転 ,  リズム ,  *有効性評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 航空機  (QK06000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： PSO ,  BPニューラルネットワーク ,  攻撃 ,  有効性評価