文献类型：期刊文章

作　　者：潘长鹏[1] 王中发[1] 王海涛[2] 冯方超[2] 喻仲谋[2] 陈俊宗[3]

Pan Changpeng;Wang Zhongfa;Wang Haitao;Feng Fangchao;Yu Zhongmou;Chen Junzong(School of Aviation Operations and Support,Naval Aviation University,Yantai 264001,China;No.92074 Unit of PLA,Ningbo 315000,China;System Engineering Research Institute,China State Shipbuilding Corporation Limited,Beijing 100036,China)

机构地区：[1]海军航空大学战勤学院,山东烟台264001 [2]中国人民解放军92074部队,浙江宁波315000 [3]中国船舶集团有限公司系统工程研究院,北京100036

出　　处：《兵工自动化》

年　　份：2022

卷　　号：41

期　　号：12

起止页码：9-12

语　　种：中文

收录情况：IC、JST、UPD、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为解决复杂战场态势下影响舰载机对陆打击作战效能因素多、情况复杂的问题,提出一种基于BP神经网络学习算法的舰载机对陆打击作战效能评估模型。结合舰载机性能及战场环境,运用层次分析法构建舰载机对陆打击作战效能评估指标体系;通过Matlab工具进行动态评估仿真。仿真结果表明:该模型准确率能达到98.5%,验证了模型的有效性和可行性,可为舰载机在战术应用方面提供一定的决策信息。

关 键 词：舰载机 对陆打击  BP神经网络 效能评估  

分 类 号：TJ85]