检索结果-内蒙古大学图书馆

化学工程 2025年第3期53卷 89-94页

作者：庞智敏王亚君富斯源辽宁工业大学电子与信息工程学院辽宁锦州121000

为了保证化工生产过程安全稳定运行,对生产过程进行实时故障检测变得尤为重要。传统的PNN(概率神经网络)故障诊断方法,由于需要根据经验选取平滑因子使得模型分类准确率降低。为提高PNN模型的分类正确率和诊断速度,提出一种基于MSIDBO(... 详细信息

为了保证化工生产过程安全稳定运行,对生产过程进行实时故障检测变得尤为重要。传统的PNN(概率神经网络)故障诊断方法,由于需要根据经验选取平滑因子使得模型分类准确率降低。为提高PNN模型的分类正确率和诊断速度,提出一种基于MSIDBO(多策略改进蜣螂优化)算法的PNN化工过程故障诊断方法。将提出的方法在田纳西-伊斯曼上进行仿真实验,并与PNN、DBO-PNN(蜣螂优化的概率神经网络)和SSA-PNN(麻雀搜索算法优化的概率神经网络)进行比较,结果表明文中提出的方法在准确率和运行速度上均有显著优势。

关键词：故障诊断多策略改进蜣螂算法概率神经网络田纳西-伊斯曼过程

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电子对抗中干扰效果评估与干扰决策方法研究

电子对抗中干扰效果评估与干扰决策方法研究

引用

作者：黄睿哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

随着人工智能技术在电子对抗领域的迅速发展,多功能雷达由于其优越的适应性和抗干扰性能,在现今认知电子战中扮演着重要角色。这也使得干扰方实施有效干扰变得更加困难。在这样复杂多变的环境中,如何对敌方雷达进行有效的干扰效果评估,... 详细信息

随着人工智能技术在电子对抗领域的迅速发展,多功能雷达由于其优越的适应性和抗干扰性能,在现今认知电子战中扮演着重要角色。这也使得干扰方实施有效干扰变得更加困难。在这样复杂多变的环境中,如何对敌方雷达进行有效的干扰效果评估,并以此为基础进行干扰决策的制定,成为了决定干扰有效性的关键要素。本文以此为背景研究了多功能雷达的干扰效果评估手段,针对传统的干扰效果评估体系定量评估的问题,研究并构建了一种量化评估结果的方法,在此基础上,利用强化学习和群智能算法的思想,针对不同的应用场景,进一步研究了针对多功能雷达的智能干扰决策方法。首先,针对复杂电磁环境下干扰机侦察过程引发的信号失真或数据缺失问题,提出了一种基于雷达工作模式变化的干扰效果评估方法。该方法利用北方苍鹰优化(Northern Goshawk Optimization,NGO)随机森林模型(Random Forest,RF),并利用该模型进行雷达工作模式分类器的搭建,该分类器在保持原始RF模型高识别准确率的基础上,提高了整体模型的鲁棒性,以抵御信号失真带来的影响。之后结合基本置信分配的(Basic Belief Assignment,BBA)方法将分类器的硬输出转换为概率软输出并进行校正,充分的利用已知信息的价值,有助于减少数据缺失造成的识别不准确问题,同时将分类器硬输出转化为概率软输出也能方便后续干扰效果评估的量化。通过实验验证了该模型在应对非对称信息时表现出良好的鲁棒性和有效性。其次,利用评估过程中的工作模式识别结果,针对具有闭环反馈的动态干扰决策问题展开研究,应用了一种具有优先经验回放机制的竞争深度Q网络(Prioritized Experience Replay-Dueling Deep Q-Network,PER-Dueling DQN)决策方法,该方法利用优先经验回放机制,可提高重要经验的学习频率,从而提高了强化学习的效率和稳定性。同时,采用Dueling架构将动作值函数分解为状态值函数和动作优势函数,有助于减少动作值函数的方差,进而增强了决策模型的学习能力和鲁棒性。通过仿真比较验证了该方法相对于传统的DQN与DDQN在收敛速率上的明显提升,且模型收敛后的稳定性也得到了显著改善。最后,利用干扰效果的评估结果,针对雷达组网的对抗场景的干扰资源分配问题展开了方法研究,提出了一种基于多策略改进蜣螂算法(Dung Beetle Optimizer,DBO)的干扰决策方法。将干扰样式与对抗关系进行干扰决策矩阵综合建模,对该模型进行干扰效果最大化的决策寻优。针对DBO算法全局搜索效率低,容易陷入局部最优的问题,本文选择利用Chebyshev混沌映射与黄金正弦策略进行改进。通过结合这两种策略,增强了搜索过程的多样性和全局性,提高了算法在干扰资源分配问题上的性能表现。最后,通过对单目标对抗模型和多目标模型的仿真实验,验证了该方法在保证DBO算法高效的搜索性能同时,改善了其陷入局部最优的情况。

关键词：干扰效果评估强化学习群智能算法雷达工作模式识别 PER-Dueling DQN 多策略改进蜣螂算法

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