【摘 要】
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根据空中目标威胁估计的特点,分析了基于BP神经网络的空中目标威胁估计方法的不足。运用蚁群优化算法（ACO）的全局寻优能力,对BP神经网络的初始权值进行优化,建立了改进的BP（ACOB
【机 构】
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西安电子科技大学电子信息攻防对抗与仿真重点实验室
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根据空中目标威胁估计的特点,分析了基于BP神经网络的空中目标威胁估计方法的不足。运用蚁群优化算法（ACO）的全局寻优能力,对BP神经网络的初始权值进行优化,建立了改进的BP（ACOBP）空中目标威胁估计方法,解决了BP神经网络初始权值的随机性和网络易陷入局部极小值的问题,提高了算法的收敛速度。并采用30组训练样本数据及8组测试数据,对算法的性能进行了仿真分析。仿真结果表明,该算法估计结果准确合理,收敛速度和收敛精度均优于BP算法,证明了该方法的有效性。
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