空军工程大学学报

作者：赵海燕1,2,周峰1,杨文静2,王瑞君1,刘迪1,3

单位：1.空军工程大学防空反导学院,西安,710051;2.国防科技大学信息通信学院,武汉,430035;3.陆军边海防学院职业教育中心,西安,710043\

关键词：反导装备体系;效能评估;深度智能;IPSO;SVR

基金：国家自然科学基金(62001059);陕西省自然科学基础研究计划面上项目(2023JCYB509）

鉴于反导装备体系运行机理复杂、结构不清难以选择合适的效能评估模型等问题,采用“数据驱动+深度学习”的方法对反导装备体系效能评估展开研究。结合反导装备体系作战过程,从探测跟踪、指挥控制、火力拦截和综合保障4个方面构建了反导装备体系效能评估指标;针对PSO 算法容易陷入局部极值、早熟收敛等问题,提出改进型粒子群优化算法,对SVR参数进行优化,建立了IPSO-SVR效能评估模型;在大量反导装备体系实验数据抽取、处理、分析的基础上,对IPSO-SVR模型进行训练和学习,以此获得对反导装备体系效能的非线性拟合。实验结果表明:所提效能评估方法期望输出和实际输出之间误差非常小,拟合精准度高,具有较高的可靠性和可行性。

来源：2024年第5期

《空军工程大学学报》期刊编辑部

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