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基于SATC-ALO和SOM神经网络的机群编队分组

作者:杨任农; 张振兴; 房育寰; 俞利新; 左家亮机群编队分组混合计算方法som神经网络

摘要:首先,分析机群编队分组问题,同时考虑了飞机属性分组模型和飞机油耗分组模型。然后,使用混沌优化算法和锦标赛选择策略优化后的SATC-ALO算法和SOM神经网络求解编队分组模型。最后,使用50组数据进行相似度计算方法和编队分组方法对比实验。实验结果表明,混合计算法方法优于欧式距离法,SATC-ALO算法分组精度最高,并且满足实时性要求,但需要事先指定分组数目,而SOM神经网络的分组精度稍低于SATC-ALO算法,但分组时间优于SATC-ALO算法,并且不需要指定分组数目。2种方法均可以更好地解决编队分组问题,具有实际应用价值。

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西北工业大学学报

《西北工业大学学报》(双月刊)创刊于1957年,由中华人民共和国工业和信息化部主管,西北工业大学主办,CN刊号为:61-1070/T,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《西北工业大学学报》主要发表该校科研成果,包括航空航天、热能工程、电子工程、自动控制工程、金属材料及热处理、高分子材料、机械学与机械制造工程、检测技术与仪器、计算机应用与软件、信息系统工程、工业企业管理等方面的学术论文和技术报告。

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