基于萤火虫算法优化BP神经网络的目标威胁估计_王改革

资 源 简 介

基于萤火虫算法优化BP神经网络的目标威胁估计_王改革

详 情 说 明

萤火虫算法优化BP神经网络的目标威胁估计是一种结合生物启发式智能算法与传统神经网络的创新方法。该方法通过萤火虫算法的群体智能特性来改善BP神经网络在目标威胁评估中的性能。

在目标威胁估计领域，BP神经网络因其强大的非线性拟合能力被广泛应用，但存在容易陷入局部最优、收敛速度慢等固有缺陷。萤火虫算法模拟自然界萤火虫发光吸引行为，通过个体间的信息交互实现全局寻优，恰好可以弥补BP网络的不足。

具体优化思路是：将BP神经网络的权值和阈值编码为萤火虫的位置向量，利用萤火虫群体在解空间中的移动来寻找最优网络参数。算法通过萤火虫的亮度表征网络性能，亮度高的个体（对应更优的网络参数）会吸引其他个体向其靠拢，这种机制能有效跳出局部最优。

该方法在目标威胁估计任务中展现出三大优势：提升网络收敛速度、增强全局搜索能力、改善威胁评估精度。实验证明，相比传统BP网络，优化后的模型在复杂战场环境下的威胁等级判别具有更高的准确性和鲁棒性。

这种生物智能与神经网络的结合为军事目标识别、战场态势分析等领域提供了新的技术思路，也体现了智能算法在解决复杂优化问题方面的巨大潜力。