径向基网络实现装备保障方案权衡分析方法研究.pdf

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1、《自动化技术与应用》2010年第29卷第6期经验交流TechnicaICommunications径向基网络实现装备保障方案权衡分析方法研究周爱军。崔大连(海军大连舰艇学院装备系统与自动化系，辽宁大连1l6018)摘要：随着军事装备机械化、自动化、电子化、信息化和一体化程度的不断提高，军事装备保障系统越来越复杂，很多装备保障方案的决策问题无法进行定量分析，仅依靠经验的主观判断方法不可能准确地对复杂系统进行决策。本文基于径向基网络进行模式识别的能力，在对各项综合衡量指标进行量化采集的基础上，识别最优化的装备保障方案，对于方案决策中的定量建模具有一定的实用价值。关键词：径向

2、基网络；装备保障；权衡分析中图分类号：TP933．3文献标识码：A文章编号：10037241(2010)060090—03ReSearchOnRadialBasisNetworktoRealizeBalanceAnalysisMethodofEquipmentGuaranteeProjectZHOUAi-Jun．CUIDa—Lian(Dept．ofEquipmentSystemandAutomation，DalianNavalAcademy,Dalian116018China)Abstract：Withtheimprovementofmilitaryequipment’

3、Smechanization，automatization，electrization，informatizationandintegration，militaryequipmentsystembecomesmoreandmorecomplex．Manyequipmentguaranteeprojectsaredificulttomakedecisionsandquantitativeanalyses，onlydependingonsubjectivejudgementbasedonexperience．Itcan’tarriveatacorrectdecisionfo

4、rcomplicatedsystem．ThearticlebasedonthecapabilityofRBFnetworkonmodelingidentification，usingtheintegratedquantita—tivetoidentifytheoptimizationequipmentguaranteeproject，andithasactualvalueforthequanfimtivemodeling．Keywords：RBFnetwork；equipmentguarantee；balanceanalysis1引言2径向基网络的理论基础由于装备保障方

5、案权衡问题具有非线性、难定量和径向基函数神经网络是一种三层前馈网络，其网络结保障方案制约因素多的特点，很难准确、合理的确定装构如图1所示。第_层为输入层，由信号源节点构成，它们备保障方案。传统意义上的装备保障方案的选择大都是将网络与外界环境连接起来，节点数由输入信号的维数确根据维修人员的主观判断和估计，这种主观选择的模式定；第二层为网络中仅有的一个隐层，其节点由径向基函数既不科学也极有可能造成保障资料的浪费，因此寻求一构成，它的作用是从输入空间到隐层空间进行交换；第三层种快速、准确的装备保障方案权衡分析方法是十分必要为输出层，对输入模式做出响应，其输出节点由隐节点给出的

6、。而人工神经网络(artificialneuralnetwork，简称为的基函数的线性组合计算。从输入空间到隐层空间的变换ANN)具有自组织、自学习、自适应的特陛，适合于非线是非线性的，而隐层空间到输出层空间的变换是线性的1l。性系统建模并对其进行模式识别，因此，根据此问题的特性，采用在人工神经网络中得到广泛应用的径向基函数网络(radialbasisfunctionnetwork，简称为RBFN)进行装备保障方案权衡分析，可实现方案选择的快速、准确[11121。收稿日期：2010—01—12图1径向基网络结构图90ITe。rrj箦afAI帕IT1甜。n＆AppI_E甜

7、。嘴经验交流(<自动化技术与应用》2010年第29卷第6期TechnicaICommunications图1所示为n—h—m结构的RBF网络，即网络具有个衡量指标作为网络的输入，以“保障设备和设施”为例n个输入节点，h个隐节点，m个输出节点。其中说明各项综合衡量指标取合睛况为：“0”值表示保障设备=Ixl，2，⋯，Xn】f∈R为N络输入矢量，与设施因素在维修某装备时可不用考虑；“1”值表示保障∈尺×m为输出权矩阵，Y：【Y，⋯，Yr为网络设备与设施因素在维修某装备时要作为一个考虑因素；其输出，(．)为第i个隐节点的激活函数，Ci是网络中第