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        研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在裝備儲(chǔ)備中的應(yīng)用

        2013-05-28 05:53:24施云獻(xiàn)

        施云獻(xiàn)

        【摘要】要將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于裝備儲(chǔ)備,必須建立相應(yīng)的裝備儲(chǔ)備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,在模型中,我們根據(jù)軍隊(duì)實(shí)際情況,對(duì)相關(guān)指標(biāo)作出調(diào)整,從而確保裝備儲(chǔ)備預(yù)測(cè)方案設(shè)計(jì)的準(zhǔn)確性與可靠性,為未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)作好充足的準(zhǔn)備。

        【關(guān)鍵詞】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);裝備儲(chǔ)備;BP網(wǎng)絡(luò)模型

        【中圖分類號(hào)】TP183;E922 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1672-5158(2013)01—0064-01

        現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展迅速,高新技術(shù)逐漸被運(yùn)用于各一個(gè)方面,其在軍事上的應(yīng)用也日益常見(jiàn),軍隊(duì)的裝備儲(chǔ)備工作也凸顯出相關(guān)問(wèn)題。其一,軍隊(duì)的裝備儲(chǔ)備規(guī)模還有待強(qiáng)大,只有保證裝備的高新,保證足夠的量的高新裝備,才能保證我國(guó)在軍事上的成功;其二,現(xiàn)有的裝備儲(chǔ)備狀態(tài)與發(fā)展突飛猛進(jìn)的高新技術(shù)之間形成隔閡,軍隊(duì)裝備儲(chǔ)備效率下降,古老的傳統(tǒng)的裝備在未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)上利用價(jià)值不大,且占有一定的空間。綜合以上兩點(diǎn),加強(qiáng)對(duì)我國(guó)裝備儲(chǔ)備的研究是當(dāng)務(wù)之急,務(wù)必保證裝備儲(chǔ)備工作與現(xiàn)代高新技術(shù)發(fā)展的不謀而合。

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANNS)是一種算法數(shù)學(xué)模型,它通過(guò)對(duì)動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征的模仿而進(jìn)行分布式并行信息處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究范圍相當(dāng)廣泛,多種學(xué)科技術(shù)在這里交叉,齊頭并進(jìn)。自1943年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誕生以來(lái),它的身影遍布各個(gè)領(lǐng)域,且它的智能控制技術(shù)在軍事上也得到了廣泛的運(yùn)用,比如說(shuō)對(duì)于安全保密、對(duì)于飛行器的識(shí)別、對(duì)于多傳感器的數(shù)據(jù)融合以及對(duì)于輔助決策等領(lǐng)域均有所探及。且近些年來(lái),一些軍事專家嘗試將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于軍隊(duì)裝備儲(chǔ)備,力求設(shè)計(jì)出較為合理、較為先進(jìn)的裝備儲(chǔ)備預(yù)測(cè)方案。

        一、BP網(wǎng)絡(luò)模型

        (一)BP網(wǎng)絡(luò)模型概述

        BP網(wǎng)絡(luò)模型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中使用較為廣泛的一種,它的動(dòng)態(tài)分析能力、學(xué)習(xí)能力、計(jì)算能力以及對(duì)任意連續(xù)映射的逼近能力均較強(qiáng),對(duì)于預(yù)測(cè)、模式識(shí)別以及人工智能等方面具有較強(qiáng)的適應(yīng)性與應(yīng)用價(jià)值。

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含三種神經(jīng)元,它們分別是輸入層、中間隱含層以及輸出層。多個(gè)神經(jīng)元組成了神經(jīng)元的每一層次,不同層次的神經(jīng)元之間存在連接,但各個(gè)層次的神經(jīng)元內(nèi)部并無(wú)連接。BP網(wǎng)絡(luò)的有效應(yīng)用在于使誤差函數(shù)下降。

        (二)BP網(wǎng)絡(luò)模型算法改進(jìn)

        盡管BP網(wǎng)絡(luò)的逼近能力比較強(qiáng),它可以逼近任何連續(xù)函數(shù),但BP網(wǎng)絡(luò)也有其局限性:BP網(wǎng)絡(luò)能夠使誤差函數(shù)沿梯度方向下降,因而它具有非梯度的優(yōu)化功能,然而這也是導(dǎo)致其問(wèn)題存在的原因,即局部過(guò)??;BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法需要經(jīng)過(guò)多次重復(fù),因而降低了收斂速度;BP網(wǎng)絡(luò)的前傾性,無(wú)反饋可言。從以上幾點(diǎn)我們可以看出,BP網(wǎng)絡(luò)模型在算法上需要得到改進(jìn)。而對(duì)于改進(jìn),通常應(yīng)從這樣幾個(gè)方面人手:一是修改作用函數(shù);二是調(diào)整學(xué)習(xí)步長(zhǎng);三是改進(jìn)權(quán)值修正公式。而對(duì)于具體的改進(jìn)方法,通常有這樣幾種:徑向基函數(shù)算法(RBF)、自適應(yīng)變步長(zhǎng)算法(ABPM)以及阻尼最小算法(L-M)等等。

        我們來(lái)對(duì)自適應(yīng)步長(zhǎng)算法作相關(guān)探討,因傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡(luò)模型逼近誤差曲面的梯度變化不均勻,所以也決定了步長(zhǎng)的不穩(wěn)定變化,如果步長(zhǎng)固定,與梯度變化相比較小,則收斂較慢;而步長(zhǎng)偏大又會(huì)引起震蕩。所以步長(zhǎng)必須根據(jù)誤差曲面的梯度變化而進(jìn)行相應(yīng)地改變。

        二、裝備儲(chǔ)備指標(biāo)體系

        部隊(duì)裝備儲(chǔ)備的好壞優(yōu)良一定程度上決定了部隊(duì)的戰(zhàn)斗能力,對(duì)武器裝備進(jìn)行有計(jì)劃的儲(chǔ)存,是軍隊(duì)必須事務(wù)。

        (一)裝備儲(chǔ)備規(guī)模決定因素

        部隊(duì)裝備儲(chǔ)備規(guī)模的大小一般由這樣幾個(gè)因素決定,戰(zhàn)爭(zhēng)初始的需求量、裝備再生量以及裝備的消耗系數(shù)等。

        我們先來(lái)對(duì)戰(zhàn)爭(zhēng)初始的需求量進(jìn)行探討,未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)的規(guī)模和類型決定了軍隊(duì)裝備儲(chǔ)備規(guī)模。如果戰(zhàn)爭(zhēng)爆發(fā)比較全面,那么對(duì)于軍隊(duì)裝備的需求量也是全面的,對(duì)裝備初始的需求量即是部隊(duì)裝備總計(jì)儲(chǔ)備量。如果是局部沖突,那么應(yīng)對(duì)應(yīng)于相應(yīng)戰(zhàn)區(qū)的裝備儲(chǔ)量,但往往局部沖突有可能演變?yōu)槿鎽?zhàn)爭(zhēng),裝備儲(chǔ)備規(guī)模應(yīng)立足于所有部隊(duì)裝備儲(chǔ)備量。對(duì)于裝備的再生量,裝備動(dòng)員的規(guī)模與速度是其主要因素。裝備的消耗系數(shù)由三部分組成,裝備的實(shí)戰(zhàn)性能、裝備的可維修性以及人與裝備的結(jié)合程度。要對(duì)裝備的消耗系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),一般要在裝備投入使用后,而對(duì)于未投入使用的裝備的消耗系數(shù),只能進(jìn)行估算。

        (二)確定指標(biāo)值

        1 定性指標(biāo)

        定性指標(biāo)一般有三種,即裝備的動(dòng)員規(guī)模、裝備的可維修性以及人與裝備的結(jié)合程度。對(duì)于這項(xiàng)指標(biāo)的獲取,可通過(guò)聽(tīng)取軍事專家的意見(jiàn)進(jìn)行處理。

        2 定量指標(biāo)

        (1)正向定量指標(biāo)

        對(duì)于正向定量指標(biāo),戰(zhàn)爭(zhēng)初始需求量是其一。裝備的初始需求量與裝備儲(chǔ)備的規(guī)模成正相關(guān),需求量越大,規(guī)模越大。

        (2)負(fù)向定量指標(biāo)

        對(duì)于負(fù)向定量指標(biāo),裝備動(dòng)員速度與裝備的實(shí)戰(zhàn)效能屬此類。兩者與裝備儲(chǔ)備規(guī)模成負(fù)相關(guān)。

        三、裝備儲(chǔ)備的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型分析

        (一)輸入層與輸出層

        對(duì)于裝備儲(chǔ)備的輸入層,我們可通過(guò)相關(guān)指標(biāo)值對(duì)其加以考慮,主要包括戰(zhàn)爭(zhēng)的初始需求量、裝備動(dòng)員規(guī)模與速度、裝備實(shí)戰(zhàn)性能、人與裝備的結(jié)合程度以及裝備的可維修性等。

        而對(duì)于裝儲(chǔ)備的輸出層主要是指裝備儲(chǔ)備規(guī)模。

        (二)隱含層

        網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性決定了隱含層的單元數(shù)目。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的過(guò)于復(fù)雜或過(guò)于簡(jiǎn)單都會(huì)對(duì)隱含層的單元數(shù)目造成不利結(jié)果。對(duì)于隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇方法,我們可以通過(guò)輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)以及隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)來(lái)表示,輸入層與輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)總和開(kāi)二次方,再與1到10之間的某個(gè)常數(shù)相加,所得結(jié)果即為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)目。

        (三)初始權(quán)值與閾值

        初始權(quán)值與閾值的選擇直接關(guān)系到輸出值與實(shí)際情況的接近程度。在選擇初始值時(shí)應(yīng)以小數(shù)經(jīng)驗(yàn)值為主。

        (四)目標(biāo)值

        對(duì)于目標(biāo)值的選取,可參考軍事專業(yè)的意見(jiàn)。對(duì)于目標(biāo)值的選取方法,一般有多元回歸法、估算法、類推法以及外推法等等。而且在進(jìn)行目標(biāo)估算時(shí),最好能考慮到實(shí)際情況,以確保目標(biāo)期望值的準(zhǔn)確性。

        四、結(jié)束語(yǔ)

        隨著高新技術(shù)的不斷發(fā)展與人們對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不間斷研究,對(duì)軍隊(duì)裝備儲(chǔ)備規(guī)模的探討也在進(jìn)行之中,并且伴隨研究的深入,相信許多問(wèn)題都會(huì)迎刃而解,相信神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在裝備儲(chǔ)備中的應(yīng)用會(huì)越來(lái)越廣泛。

        參考文獻(xiàn)

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