【预测模型】模糊小波神经网络目标威胁评估【含Matlab源码 1621期】

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分类专栏： 2024年神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2023-11-08 21:53:39 首次发布
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【Matlab预测模型】模糊小波神经网络目标威胁评估【含源码 1621期】
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12-20 678
一、代码运行视频（哔哩哔哩） 【Matlab预测模型】模糊小波神经网络目标威胁评估【含源码 1621期】 二、matlab版本及参考文献 1 matlab版本 2014a 2 参考文献 [1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016. [2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017. [3]胡立伟,凌浩晗,杨锦青,赵雪亭,尹宇,田海龙.基于模糊小波神经网络的营运客车运行风险评估模型研究[J].安全与环境学报. 2020
【预测模型】基于模糊小波神经网络目标威胁评估含matlab源码
qq_59747472的博客
04-25 407
1 简介 1 模糊小波神经网络原理为了加强网络的自学习能力以及快速的适应战场环境变化，实现对目标威胁进行精确评估，将小波神经网络嵌入模糊模型的后件部分形成模糊小波神经网络，网络结构如图 2所示：前三层已在之前提到，第四层改为小波函数层，选择 Gaussian 函数的一阶偏导数 φ(x) = x ·exp(−0.5x2) 作为母小波函数，该函数具有较好的拟合性能，根据所选母小波，经过伸缩平移变换放入第二层的神经元中作为激活函数，可以表示为 模糊小波神经网络的参数在网络训练的过程需要进行自动更新和调整，
基于模糊小波神经网络FWNN的数据预测matlab仿真+操作视频
06-12
1.领域：matlab，基于模糊小波神经网络FWNN的数据预测算法 2.内容：基于模糊小波神经网络FWNN的数据预测matlab仿真+操作视频 3.用处：用于基于模糊小波神经网络FWNN的数据预测算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
【模糊小波神经网络预测】基于模糊小波神经网络实现攻击目标优先级评估附matlab代码
matlab_dingdang的博客
02-12 210
针对无人机获取威胁目标信息较少的情况,采用模糊小波神经网络(FWNN)解决空中目标威胁评估问题.同时为了提高模糊小波神经网络的收敛速度和泛化能力,提出了一种基于动态学习率的模糊小波神经网络,解决复杂战场环境信息的不确定性问题,采用BP算法更新每个模糊规则前,后件部分的所有参数,并通过仿真实现对目标威胁进行评估.仿真结果表明,该算法可提高系统的稳定性,加快收敛速度,增强预测精度.
基于模糊小波神经网络的空中目标威胁评估（Matlab代码实现）
m0_73907476的博客
11-03 432
在现代战争中, 随着信息化和智能化的飞速发展, 以及作战环境的日益复杂, 实时而准确地评估目标威胁, 不仅为空战决策提供科学的决策依据, 而且能够提高杀伤概率, 因而研究目标威胁评估问题具有重要的理论和实际意义。本文针对目标威胁评估问题进行研究, 使用模糊神经网络解决复杂战场环境信息的不确定性问题, 使用小波神经网络增强自学习能力, 建立模糊小波神经网络, 同时为了提高模糊小波神经网络的收敛速度和泛化能力, 提出一种基于动态学习率的新型模糊小波神经网络, 实现对目标威胁的评估。% t-1迭代的参数值。
【模糊小波神经网络预测】基于matlab模糊小波神经网络的攻击目标优先级评估【含Matlab源码 2342期】
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02-05 641
模糊小波神经网络的攻击目标优先级评估 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【预测模型】模糊小波神经网络目标威胁评估【含Matlab源码 1621期】.zip
最新发布
02-15
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
【模糊小波神经网络预测】模糊小波神经网络的攻击目标优先级评估【含Matlab源码 2342期】.zip
02-07
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12-19 2107
1 模糊小波神经网络原理为了加强网络的自学习能力以及快速的适应战场环境变化，实现对目标威胁进行精确评估，将小波神经网络嵌入模糊模型的后件部分形成模糊小波神经网络，网络结构如图 2所示：前三层已在之前提到，第四层改为小波函数层，选择 Gaussian 函数的一阶偏导数 φ(x) = x ·exp(−0.5x2) 作为母小波函数，该函数具有较好的拟合性能，根据所选母小波，经过伸缩平移变换放入第二层的神经元中作为激活函数，可以表示为。
基于模糊小波神经网络FWNN的训练和预测matlab仿真+操作视频
06-13
1.领域：matlab，模糊小波神经网络FWNN算法 2.内容：基于模糊小波神经网络FWNN的训练和预测matlab仿真+操作视频 3.用处：用于模糊小波神经网络FWNN算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
模糊神经网络 ｍａｔｌａｂ实现
09-22
模糊神经网络 ｍａｔｌａｂ实现
小波神经网络matlab详细代码
10-23
一个比较全面的小波神经网络代码，主要用于进行分类研究，大家可以参考一下，有什么问题可以给我留言。
小波神经网络预测代码_matlab源码.rar
12-12
小波神经网络预测代码_matlab源码.rar
论文研究-基于PSO-BP算法的目标威胁评估.pdf
07-22
通过对目标高度、距离、速度、角度这些空间态势因素和空战能力因素的分析，建立了目标威胁评估模型，提出了基于PSO-BP(粒子群和后向传播)算法的目标威胁程度评估方法。通过对空中八个目标某一时刻威胁程度的预测，并将结果与多数属性决策方法的结果进行了比较，表明此方法有效地解决了空战目标威胁评估问题,大大提高了决策的客观性。
FWNN模糊小波神经网络的数据预测matlab仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
01-22 377
小波神经网络 (Wavelet Neural Network, WNN) 目前在函数拟合、故障诊断、电机信号检测等多个领域已经得到了广泛的应用。然而, 小波神经网络只能解决输入为确定信息的网络建模问题, 不能解决不确定性信息问题。但在实际的战场环境中, 由于战场环境具有诸多的不确定性, 包括随机性和模糊性, 例如空中目标类型、目标干扰能力等因素均具有不确定性。模糊神经网络可以有效解决诸如预测、任务分配等问题。
【模糊小波神经网络预测】模糊小波神经网络的攻击目标优先级评估【含Matlab源码 2342期】
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02-06 124
模糊小波神经网络的攻击目标优先级评估 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
使用模糊小波神经网络进行目标威胁评估及其matlab源代码实现
与其临渊羡鱼,不如退而结网
06-21 252
模糊小波神经网络是指将小波变换和模糊数学理论相结合，统一表示一些含模糊信息的数据的方法。在这个过程中，小波函数作为网络节点，将输入信号通过小波分析转换到小波空间中，然后将经过小波分析的信号作为系统的输入信号，基于模糊数学理论的“模糊化”运算对其进行分析处理。在这个过程中，我们需要对这些数据进行预处理，包括去噪、滤波等操作，以提高数据质量。网络构建： 接着，我们需要使用matlab来编写模糊小波神经网络的代码，并进行网络构建。在这个过程中，我们需要定义网络的输入层、隐层和输出层，并指定相应的节点数。
空中目标威胁评估matlab
01-13
### 关于空中目标威胁评估的MATLAB实现 #### 威胁评估模型概述 空中目标威胁评估通常涉及多个因素，包括但不限于距离、速度、方向以及敌方单位的能力。为了构建一个有效的威胁评估系统，在MATLAB中可以采用加权评分法来综合考虑这些变量的影响[^1]。 #### 数据准备 首先定义各个影响因子及其权重系数。假设已知一组数据代表不同属性下的潜在威胁程度： ```matlab % 定义各参数及其对应的权重向量 weights = [0.3, 0.25, 0.2, 0.15]; % 权重分配给四个特征：距离、速度、角度偏差、火力强度 features = [ 87, 92, 65, 70; % 对象A的相关数值 45, 50, 80, 60; % 对象B... ]; ``` #### 计算单个对象得分 对于每一个待测实体，通过乘积求和的方式得出其总分作为最终评价标准之一： ```matlab function score = calculateThreatScore(featureVector, weights) if length(featureVector) ~= length(weights) error('Feature vector and weight must be of same size'); end normalizedFeatures = featureVector ./ max(featureVector); % 归一化处理 score = sum(normalizedFeatures .* weights); end ``` 调用此函数计算具体实例的成绩： ```matlab objectAScore = calculateThreatScore(features(1,:), weights); fprintf('Object A threat level is %.2f\n', objectAScore); objectBScore = calculateThreatScore(features(2,:), weights); fprintf('Object B threat level is %.2f\n', objectBScore); ``` 上述方法提供了一种基础框架用于初步分析；然而实际应用时还需要针对特定场景调整算法细节并引入更多维度的信息来进行更精确的风险判断。
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