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J-GLOBAL ID：201802272062778046   整理番号：18A0680040

CHCQPSO-LSSV Mに基づく空中戦目標脅威評価【JST・京大機械翻訳】

A Target Threat Assessment in Air Combat Based on CHCQPSO-lSSVM

著者 (5件)： Xu Lingkai (空軍工程大学航空航天工程学院,西安,710038) ,  Yang Rennong (空軍工程大学航空航天工程学院,西安,710038) ,  Zhang Binchao (空軍工程大学航空航天工程学院,西安,710038) ,  Wu Meng (空軍工程大学航空航天工程学院,西安,710038) ,  Xiao Yuze (空軍工程大学航空航天工程学院,西安,710038)
資料名： Kongjun Gongcheng Daxue Xuebao Zirankexueban  (Kongjun Gongcheng Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 18  号： 5  ページ： 30-35  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2706A  ISSN： 1009-3516  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統的な評価方法に存在するモデルの精度が低く、構造が複雑で、リアルタイムの動的な脅威評価ができないなどの問題に対して、最小二乗サポートベクトルマシン(LSSVM)に基づく空中戦目標の脅威評価方法を提案した。まず第一に,空中戦特性データの脅威指数を分析し,専門家の評価に基づいて脅威評価データベースを構築した。次に,交差ハイブリッドカオス量子粒子群最適化(CHCQPSO)アルゴリズムを用いて,LSSVMにおける正則化パラメータとカーネル関数パラメータを最適化し,古典的PSO,BP神経回路網,およびグリッド法モデルと比較した。最後に,最適化されたLSSVMモデルを用いて,空中戦のリアルタイムの動的脅威評価を実現することができた。シミュレーション結果は,提案した方法が高い評価精度と短い利用時間を有し,空中戦の脅威評価のための新しい方法を提供することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  モデル ,  神経回路網 ,  データベース ,  アルゴリズム ,  *最適化
準シソーラス用語： Kernel関数 ,  正則化パラメータ ,  粒子群最適化 ,  最小二乗-サポートベクトルマシン ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： air combat ,  target threat assessment ,  LSSVM ,  chaos quantum particle swarm optimization

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  気体燃料の性質,組成,分析,試験  (YE02020U) ,  電動機  (NB07030U) ,  航空機事故  (TE01040E) ,  地下水学  (DC07040Y)

タイトルに関連する用語 (3件)： 目標 ,  脅威 ,  評価