李张元,赵忠文

(航天工程大学复杂电子系统仿真实验室,北京 怀柔 101416)

当今社会已经由工业化社会迈向信息化社会,现代战争呈现出显著的信息化战争特征。指挥信息系统作为信息化战争的“神经中枢”,其地位显得尤其重要[1]。开展指挥信息系统的效能评估,对于做好指挥信息系统的顶层设计,提高指挥信息系统的作战效能,实现指挥信息系统各个要素之间的优化具有极其重要的意义。目前,指挥信息系统的评估方法主要有:层析分析法、ADC法、SEA法、模糊综合评判法、云模型评估法等[2-4]。由于指挥信息系统是一种动态的非线性的系统,传统的评估方法对系统的各指标进行量化建模存在诸多困难。神经网络作为一种从仿生学发展来的科学方法,具有人脑学习记忆功能,并广泛用于数据建模、预测、模式识别和系统优化等方向[5-7]。

目前,将神经网络应用指挥信息系统评估的研究中,主要有BP神经网络和遗传神经网络[8-9]等。本文提出了一种基于RBF神经网络的指挥信息系统的效能评估方法,利用RBF神经网络收敛速度快、迭代次数少和能够逼近非线性复杂系统的优良特性,依据已有的指挥信息系统指标建立网络,调整和优化参数,克服了传统遗传神经网络的结构复杂、收敛速度慢、模型精度低的缺点,使评估结果更真实、准确,为指挥信息系统的规划论证和作战应用提供了很好的借鉴。

1 OLS-RBF神经网络

1.1 RBF神经网络结构

径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network)又称为RBF神经网络,是模拟视网膜感受功能而产生的一种人工神经网络。……