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申请/专利权人：天目山实验室;北京航空航天大学
摘要：本发明涉及一种小样本情况下高速飞行器机动对抗效能评估方法，包括如下步骤：S1：分析高速飞行器机动对抗过程，建立高速飞行器机动对抗指标体系框架，S2：根据构建的指标体系框架进行网络结构拓扑，通过建立单块神经网络模型，组合形成最终的复杂分块神经网络模型，S3：建立以R个MLP模型为基学习器，1个线性叠加学习器为元学习器的单块神经网络模型框架，S4：将“区间单调性”专家知识进行数学抽象表达构成基学习器的Loss函数的正则项，S5、基于S1‑S4中得到复杂分块神经网络模型对高速飞行器机动对抗效能进行评估；本发明结合了数据及专家知识，降低了人为主观性，提升了小样本情况下，高速飞行器机动对抗效能评估网络模型的准确度及鲁棒性。
主权项：1.一种小样本情况下高速飞行器机动对抗效能评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：分析高速飞行器机动对抗过程，基于分析结果建立高速飞行器机动对抗指标体系框架，并明确高速飞行器机动对抗指标体系框架中各层指标要素；步骤S2：根据构建的高速飞行器机动对抗指标体系框架进行网络结构拓扑，通过建立单块神经网络模型结合的方式，形成最终的复杂分块神经网络模型，其中复杂分块神经网络模型的输入为高速飞行器机动指标体系框架中的叶子节点，复杂分块神经网络模型输出为高速飞行器机动对抗效能；步骤S3：针对单块神经网络模型，建立以R个MLP模型为基学习器，1个线性叠加学习器为元学习器的集成学习框架，将单块神经网络模型的输入分别输入m个MLP模型，总共得到m个输出结果，将输出结果作为线性叠加学习器的输入，单块神经网络模型的输出作为输出，进行训练；步骤S4：针对集成学习框架中的基学习器，将“区间单调性”专家知识进行数学抽象表达构成基学习器的Loss函数的正则项；步骤S5：基于S1-S4中得到复杂分块神经网络模型对高速飞行器机动对抗效能进行评估。
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百度查询： 天目山实验室 北京航空航天大学 一种小样本情况下高速飞行器机动对抗效能评估方法
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