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基于深度学习的地空导弹发射区拟合算法 总被引:2,自引:2,他引:0
目前地空导弹发射区的拟合算法主要是多项式拟合法和BP神经网络拟合法。多项式拟合法存在函数形式难以确定、函数范围不易分段等问题,且拟合精度较低;传统神经网络方法要想达到较高精度,需要大量的隐层节点,且在隐层节点数增加到一定程度后,训练变得十分困难且精度很难继续提高。同时,传统神经网络需要大量的标签数据,进一步增大了实际应用的难度。为此,基于深度学习理论,设计了一种基于堆栈稀疏自编码器(SSAE)的深度拟合网络(DFN),并给出了相应的训练策略。仿真实验表明其相比传统算法具有更小的拟合误差优势。所设计的深度稀疏自编码器网络可以克服多项式拟合和传统神经网络的不足,不仅可以在大量无标签数据和少量标签数据条件下进行学习训练,而且可以进一步提升地空导弹发射区的拟合精度。 相似文献
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越肩发射与传统的定轴发射和离轴发射相比,在作战使用过程和战术运用上有了许多不同之处。文中研究了越肩发射前射和后射的过程与特点,分析了前射和后射的关键技术,指出了越肩发射对空战模式影响和发展方向。 相似文献
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本文在导弹质点运动不作任何简化的条件下,建立导弹-目标状态空间数学模型,得到以雷达测量参数表示的,可对付机动目标的最优制导规律,将其用于某型导弹上,仿真结果表明该制导律有较好的导引精度和一定的工程实用价值;同时就导弹起控点处高低角、方位角对脱靶量的影响作了研究,该制导律能降低对导弹发射条件的要求。 相似文献
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