【摘 要】
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为解决运用传统BP神经网络求解空空导弹攻击区时误差较大的问题,提出了一种基于灰狼优化算法的BP神经网络攻击区求解算法(GWO-BP)。首先分析了影响空空导弹攻击区的主要因素,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(61472443,61703427);陕西省自然科学基础研究计划项目(2017JQ6035)
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为解决运用传统BP神经网络求解空空导弹攻击区时误差较大的问题,提出了一种基于灰狼优化算法的BP神经网络攻击区求解算法(GWO-BP)。首先分析了影响空空导弹攻击区的主要因素,确定了BP神经网络的初始输入值;然后运用灰狼算法对网络的初始权值和阈值进行优化;最后运用优化后的权值和阈值搭建BP神经网络,并输入训练集对网络进行训练。仿真结果表明,相比未经优化的传统算法,GWO-BP算法求解误差更小,提高了攻击区解算的准确性。
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