自适应磷虾群优化Elman神经网络：目标威胁评估的新策略

本文主要探讨了"自适应磷虾群优化Elman神经网络的目标威胁评估"这一研究主题。磷虾群算法作为一种群体智能优化方法，源于自然界中磷虾群的行为模式，以其简单实现和优秀的寻优性能而受到关注。原始的磷虾群算法在本研究中被进一步改进，引入了遗传繁殖机制和进化算子，以及优化算子，形成了一种自适应版本。这种改进旨在增强算法的全局搜索能力和预测精度，尤其是在处理动态目标威胁评估问题时。 Elman神经网络作为一种递归神经网络，它扩展了传统的BP神经网络，增加了记忆单元，使其能够处理序列数据和捕捉时间依赖性。然而，Elman网络容易陷入局部最优，这限制了其在实时适应性和预测精度方面的表现。因此，研究人员通过将自适应磷虾群算法应用于Elman神经网络的权值和阈值优化，寻求提高网络性能的方法。 在实际应用中，目标威胁评估是一个关键任务，它需要快速、准确地评估敌方目标的威胁程度，为军事决策提供依据。传统的评估方法如云模型、贝叶斯网络等虽然有各自优势，但参数调整通常依赖于专家经验和静态设定，无法灵活应对战场环境的变化。相比之下，自适应磷虾群优化的Elman神经网络通过结合磷虾群算法的灵活性和Elman网络的非线性建模能力，提供了一个动态适应的解决方案。 通过仿真实验，研究者证明了这种新型算法在收敛速度和寻优精度上都有显著提升，其在测试集上的预测性能优于传统的Elman神经网络和基础磷虾群优化的版本。这证实了自适应磷虾群优化Elman神经网络在目标威胁评估领域的可行性和有效性，有助于提高作战决策的精确性和实时性。 本文的研究成果为军事领域中的目标威胁评估提供了新颖且有效的计算工具，它不仅提升了模型的性能，还展示了如何通过生物启发的算法优化机器学习模型，以适应不断变化的战场环境。这对于提升现代作战能力具有重要意义。