基于Elman_AdaBoost强预测器的目标威胁评估模型及算法

作者：王改革; 郭立红; 段红; 刘逻; 王鹤淇

来源：电子学报, 2012, 40(05): 901-906.

• 目标威胁评估
• 模型
• 算法
• Elman_AdaBoost

目标威胁评估是协同目标攻击中的关键问题.为提高空战目标威胁评估的准确性和实用性,建立了E-lman_AdaBoost强预测器目标威胁评估模型及算法.首先,介绍了Elman_AdaBoost强预测器;其次,建立了Elman_Ad-aBoost强预测器目标威胁评估模型;最后,提出了基于Elman_AdaBoost强预测器目标威胁评估模型的算法.采集75组数据用于实验,其中60组作为训练集,15组作为测试集.分别选择Elman网络隐层节点数L=7,11,14,18和弱预测器数目K=6,10,16,20进行实验,结果表明,Elman_AdaBoost强预测器算法预测误差远小于弱预测器且在L=7和K=6时误差达到最小.Elman_AdaBoost强预测器目标威胁评估模型和算法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成作战目标威胁评估.

• 单位
  中国科学院长春光学精密机械与物理研究所; 中国科学院研究生院; 东北师范大学