系统工程与电子技术

作者：石宸睿, 田露, 徐湛, 职如昕, 陈晋辉

单位：北京信息科技大学信息与通信工程学院, 北京 100101

关键词：应急通信感知,效能评价,反向传播神经网络,粒子群优化,主成分分析

基金：国家重点研发项目(2020YFC1511701);北京信息科技大学促进高校分类发展重点研究培育项目(2021YJPY223);北京信息科技大学科研基金项目(2021XJJ25);北京市优秀人才培养资助青年拔尖个人项目(2016000026833zk08)

应急通信感知装备效能评价可支撑相关装备的发展规划, 而现有评价方法主观性强, 且自适应能力有待提升。因此, 提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的改进反向传播(back propagation, BP)神经网络的应急通信感知装备效能评价方法, 旨在建立客观精准的效能评价。首先面向实战效能构建了三级效能评价指标体系, 然后将样本数据进行主成分分析法降维, 建立BP神经网络回归模型, 并结合PSO算法对模型的连接权值与阈值进行优化, 形成PSO-BP模型以避免局部极小值问题, 获得可评价具体装备效能时的神经网络模型。实例分析表明, PSO-BP相较于BP神经网络模型评价的均方误差减少了28.18%, 表明PSO-BP模型具有更高的准确性。

来源：2022年第11期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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