基于改进BP神经网络的导弹攻击区计算

针对传统导弹攻击区计算方法和BP神经网络算法的不足,在BP神经网络的基础上,建立了基于动态变结构BP神经网络的导弹攻击区模型。该模型通过在权值向量更新公式中引入冲量函数,加快了网络的搜索速度和精度,保证了网络获得全局最优值;通过实时调整隐含层节点数目,可以将网络结构优化,极大地提升了网络的灵活性。仿真结果表明,与传统导弹攻击区计算方法和BP神经网络相比,动态变结构BP神经网络具有更好的计算能力和收敛速度,可以快速、准确地完成导弹攻击区计算。