基于遗传算法和ELM神经网络的目标威胁估计

目标威胁程度是指挥员进行态势评估和指挥决策的重要依据.为准确估计目标威胁情况,提出了基于遗传算法和极限学习机(Genetic Algorithm and Extreme Learning Machine,GA-ELM)的目标威胁评估方法.采用遗传算法优化ELM神经网络的输入权重和隐含层阈值,优化后的 ELM神经网络能够克服传统 ELM网络不稳定的缺点,具有更好的目标威胁估计性能.实验结果表明,基于 GA-ELM的目标威胁估计误差明显小于传统 ELM方法,且输出的威胁结果更加稳定.