《計算機應用研究》|Application Research of Computers

基于改進模糊神經推理的武器裝備系統組合決策

Portfolio decision of weapon system based on improved fuzzy neural inference

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作者 李瑞陽,何明,王智學,鄧巧雨
機構 陸軍工程大學 指揮控制工程學院,南京 210000
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文章編號 1001-3695(2020)11-008-3241-05
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.07.0261
摘要 針對武器裝備系統組合決策問題,提出了一種新的基于自適應模糊神經推理的組合決策模型。首先用由高斯函數表示的模糊集定量描述武器系統的作戰效能和敏捷性;接著基于波士頓投資組合矩陣進行武器系統模糊分類,建立自適應神經網絡;最后利用鳥群算法優化模型相關參數。在樣本數據庫上的仿真結果表明,該方法可以反映武器系統組合狀態,使決策者可以根據需求對組合策略進行調整更新。此外鳥群算法優化后的模型能夠在一定程度上提高分類精度,與傳統模型相比,具有更低的均方誤差和更高的誤差容忍率。
關鍵詞 體系; 投資組合決策; 模糊神經推理; 波士頓投資矩陣; 鳥群算法
基金項目 國家重點研發計劃資助項目
國家自然科學基金資助項目
國家杰出青年基金資助項目
本文URL http://www.gvztwvrl.buzz/article/01-2020-11-008.html
英文標題 Portfolio decision of weapon system based on improved fuzzy neural inference
作者英文名 Li Ruiyang, He Ming, Wang Zhixue, Deng Qiaoyu
機構英文名 Institute of Command & Control Engineering,Army Engineering University of PLA,Nanjing 210000,China
英文摘要 To solve the problem of weapon system portfolio decision-making, this paper proposed a new portfolio decision model based on adaptive fuzzy neural inference. First, it described combat effectiveness and agility of the system by fuzzy sets represented by Gaussian functions. Then, it classified the weapon systems and the adaptive fuzzy neural model established based on Boston's portfolio matrix. Finally, it optimized the parameters which were related to the model by Satin bowerbird algorithm. The simulation result on the sample database shows that the method can reflect the state of the system of systems, so that the decision maker can adjust and update the portfolio scheme according to the demand. In addition, the optimized model based on Satin bowerbird algorithm can improve the classification accuracy to some extent, and has lower mean square error and higher error tolerance than the traditional model.
英文關鍵詞 system of systems; portfolio decision; adaptive neuro-fuzzy inference system; BCG portfolio matrix; Satin bower bird optimization algorithm
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收稿日期 2019/7/16
修回日期 2019/9/4
頁碼 3241-3245
中圖分類號 TP202
文獻標志碼 A
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