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一种基于快速学习率的RBF评估舰载机出动能力的方法
发布时间: 2023-11-08
来源: 科技服务团
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
高端装备制造产业,智能制造装备产业
成果介绍
本发明涉及一种基于快速学习率的RBF评估舰载机出动能力的方法。根据舰载机出动能力指标体系模型生成器所建立的指标体系，生成指定数量的待评估样本，用于训练基于快速学习率的RBF神经网络，经过RBF隐含层神经元增减判别器判别后调整隐含层神经元数量，然后实现权重的鲁棒调节和神经网络学习率的自适应快速调节，最终实现舰载机出动能力快速评估。利用快速学习率的RBF神经网络的非线性映射能力来评估复杂非线性的舰载机出动能力，可以避免传统的评估方法主观性较强和评估过程复杂。通过评估值与阈值的比较来增减隐含层神经元数量更加合理，快速学习率和鲁棒算法保证神经网络更快的学习速率和稳定性。本发明通过仿真实验验证了评估方法的有效性。
成果亮点
本发明的目的是这样实现的：
本发明的基于快速学习率的RBF评估舰载机出动能力的方法包括舰载机出动能力指标体系模型生成器(1)，舰载机出动能力指标标准化模块(2)，AHP评估样本生成器(3)，RBF隐含层神经元增减判别器(4)，RBF隐含层神经元增加模块(5)，RBF隐含层神经元减少模块(6)，RBF权重调节器(7)，RBF快速学习率调节器(8)，RBF训练终止判别器(9)，舰载机出动能力RBF评估结果测试器(10)，舰载机出动能力评估结果分析器(11)。
团队介绍
此技术研发人是哈尔滨理工大学孙明晓，承担本专科及研究生层次普通高等学历教育工作承担科学技术研究工作并为社会提供相关服务。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：- (-) 评价时间：2023-11-08
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