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申请/专利权人：江苏华如防务科技有限公司;北京华如科技股份有限公司
摘要：本发明属于对抗训练技术领域，具体涉及一种基于BP神经网络的命中部位识别方法及系统，包括：利用激光发射装置对探头带装置进行打击测试，统计每次打击过程中收到的激光数据中的子弹初始速度、阵地风速、阵地风向、以及探头带装置上传探头编号，将统计的数值集合划分训练样本集和测试样本集，构建BP神经网络模型，训练BP神经网络的训练参数，确定优化后的参数；利用优化后的BP神经网络模型对测试样本进行预测，获取探头带装置打击时对应部位的预测输出。本发明提高了实兵交战演习中部位结算的准确性。
主权项：1.一种基于BP神经网络的命中部位识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：将探头带装置绑于实体周身，利用激光发射装置对探头带装置进行打击测试，统计每次激光打击数据，包括最先接收到激光数据的前三个探头编号i1、i2、i3，阵地风速v1，阵地风向a，子弹初始速度v2，仿真软件模拟真实子弹落点所对应部位y，统计打击测试数据，将数据上传至上位机；S2：将数据划分为训练样本集和测试样本集；S3：在上位机中建立BP神经网络模型，采用具有一个隐藏层的三层BP神经网络，输入层神经元数对应接收到激光数据的探头编号、阵地风速v1、阵地风向a、子弹初始速度v2，输出层神经元数对应命中部位y；S4：初始化训练参数，输入层神经元到隐藏层神经元的权值w、隐藏层神经元到输出层神经元的权值v以及层之间的偏置值b均为随机值，设置学习率和最大允许误差；S5：训练BP神经网络模型，输入训练样本集开始循环训练神经网络，反向传播采用梯度下降法迭代优化并更新权值和偏置值，循环结束条件为输出层各神经元输出值和期望输出值在允许误差范围内，训练完成后，记录优化后的参数；S6：输入测试样本集，利用优化后的神经网络模型对测试样本测试，获得输出结果，实现对探头带装置各方向进行激光打击时对应部位的预测输出。
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权利要求：
百度查询： 江苏华如防务科技有限公司 北京华如科技股份有限公司 一种基于BP神经网络的命中部位识别方法及系统
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