基于BP神经网络的威胁估计算法提升准确性与适应性

该论文《一种应用神经网络技术的威胁估计算法》发表于2002年的空军工程大学学报(自然科学版)第3卷第6期，由邱浪波、文作良等人共同完成。论文针对现有威胁估计算法的局限性，特别是多属性决策方法中的主观性和不确定性，提出了结合神经网络技术的改进方案。 论文的核心是提出了一种基于BP（Backpropagation，反向传播）神经网络模型的威胁估计算法。BP神经网络是一种多层前馈网络，它通过反向传播算法进行训练，具有良好的自适应性和自学习能力。这种方法利用神经网络的这些特性，能够更好地处理复杂的威胁评估问题，例如敌方平台对防守目标的威胁程度，其中的因素权重可以通过训练数据自动调整，从而减少人为因素的影响，提高评估的准确性和适应性。 传统的威胁评估方法依赖于专家的主观判断和固定权重，这可能导致评估结果的不稳定性。相比之下，神经网络模型能够通过学习过程不断优化，根据实际数据动态调整模型参数，以适应不同的威胁情况和环境变化。这种方法有助于解决因素权重在不同情境下的动态调整问题，以及更精确地捕捉因素之间的复杂相互作用。 论文的创新之处在于将神经网络技术与威胁评估相结合，这在当时是一个新颖且有前瞻性的研究方向。通过引入神经网络，研究人员希望构建一个更智能、更具动态适应性的威胁评估系统，这在现代信息技术高度发达的今天仍然具有很高的实用价值，特别是在军事和安全领域，实时准确的威胁评估是至关重要的。 这篇论文对于提升威胁评估的科学性和准确性具有重要意义，展示了神经网络技术在工程实践中的潜力，为后续的研究者提供了新的思考视角和方法论支持。