空地作战效能评估针对无人机空地作战效能评估问题,提出了基于自适应粒子群算法(APSO)优化反向传播神经网络(BPNN)的无人机空地作战效能评估方法.首先介绍了APSO算法和BP神经网络的基本原理和算法流程;然后对无人机空地作战效能评估的主要影响因素进行分析,归纳总结了无人机空地作战效能评估的指标体系,接着构建了APSO-BP...
基于APSO-BP神经网络的股票价格预测方法 发明人: 方昕; 侯怡岑 申请人: 杭州电子科技大学 申请日期: 2019-03-01 申请公布日期: 2019-06-21 代理机构: 杭州千克知识产权代理有限公司 代理人: 周希良 地址: 310018 浙江省杭州市经济技术开发区白杨街道2号大街1158号 摘要: 本发明公开了一种基于APSO‑BP神经网...
人物简介: 丁忠强,曾担任绍兴市同盛工程监理有限公司等公司股东,曾担任绍兴市同盛工程监理有限公司等公司高管。 老板履历 图文概览商业履历 任职全景图 投资、任职的关联公司 商业关系图 一图看清商业版图 更新时间:2025-04-04关联企业0 担任法定代表人0 担任股东0 担任高管0 所有任职企业0 作为最终受益人0 所...
本发明公开了一种基于APSOBP的双配重盘自动平衡控制方法,结合BP神经网络,充分利用每一次的平衡数据,拟合并优化配平参数,实现自动平衡控制.输入参数为两个平衡块初始位置A1,B1,转速N,不平衡力优化目标为系统振动响应最优输出为两个平衡块的目标位置A2,B2.本方法以已经获得配重块初始位置,转速和系统振动响应初值为前提...
本发明的实施例提供了一种基于APSOBP算法的水幕钻孔三维模型构建方法.所述方法包括获取水幕钻孔井下电视图像,统计围岩裂隙特征,计算钻孔围岩渗透系数,生成数据集;基于蒙特卡罗方法建立三维离散裂隙模型,利用APSO优化算法对剔除孤立裂隙后的三维离散裂隙模型的模型参数进行优化;输入训练后的BP神经网络模型,输出钻孔围岩渗透系数...
本发明提出了一种基于APSO-BP耦合算法的雾天图像增强方法,可以使天空区域不出现不良块效应及灰白效应,在视觉上明显优于直方图均衡化算法的结果.算法不需要建立复杂的成像物理模型,且计算简便;且在该算法复原后的雾天图像,所用算法将标准PSO算法中的全局最优位置与个体最优位置分别替换为相关个体最优位置的加权平均,...
本发明提出了一种基于APSO-BP耦合算法的雾天图像增强方法,可以使天空区域不出现不良块效应及灰白效应,在视觉上明显优于直方图均衡化算法的结果.算法不需要建立复杂的成像物理模型,且计算简便;且在该算法复原后的雾天图像,所用算法将标准PSO算法中的全局最优位置与个体最优位置分别替换为相关个体最优位置的加权平均,...
BP神经网络粒子群算法APSO-BP算法针对末敏弹结构复杂,影响因素多,作战效能分析困难等问题,以末敏弹命中概率作为目标函数,建立了作战效能评估指标体系,提出了一种基于APSO-BP神经网络的作战效能评估模型,并构建了BP神经网络和PSO-BP神经网络2种对比模型,利用MATLAB工具对3种模型进行了仿真分析.结果显示,APSO-BP神经网络...
本发明一种基于APSOBP的配电网状态估计方法,包括下列步骤:S1:配电网状态数据的调用;S2:建立时序关联数据模型;S3:构建APSOBP网络模型;S4:输出配电网状态估计结果.所述配电网状态数据包括配电网历史数据以及配电网实时量测数据,分别从历史数据库中获取的配电网运行信息和线路潮流量测信息以及从实时量测数据库中获取的...
BP神经网络防空无人车集群作战效能评估未来城市防空作战中,智能防空无人车集群作战将成为新的发展趋势,针对其作战效能评估,BP神经网络(Back propagation Algorithm)神经网络能克服传统的解析计算法,指标评价法,仿真模拟法的各种缺点.建立基于APSO-BP神经网络的智能防空无人车集群作战效能评估模型,通过利用自适应粒子群算法...