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公开(公告)号：CN109726366A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811496650.4
申请日：2018-12-07
申请人： 上海机电工程研究所
摘要： 本发明提供了一种基于随机森林的红外成像导引头抗干扰性能评估方法、系统及介质，包括：训练集生成步骤：对原始数据集S进行boostrap抽样，生成训练集Si，i＝1，2，…，M；回归决策树生成步骤：根据生成的训练集Si，使用Si生成不剪枝的回归决策树hi，生成M棵树{hi，i＝1，…，M}；综合性能评估步骤：根据获得的M棵树{hi，i＝1，…，M}，获得回归器F(xt)，代入待测样本xt，计算出抗干扰综合性能。本发明提出了一种基于随机森林的抗干扰性能评估方法，通过这种方法在抗干扰评估指标体系下得到综合的抗干扰性能值，为红外成像导引头抗干扰性能评估提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN109255393A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811162639.4
申请日：2018-09-30
申请人： 上海机电工程研究所
摘要： 本发明提供了一种基于随机森林的红外成像导引头抗干扰性能评估方法，属于信号处理与导航制导交叉应用技术领域。面对着日益复杂的战争环境，红外成像导引头的抗干扰性能则需要不断提高以应对这一挑战。研究红外导弹武器抗干扰性能的评估方法，可为导弹武器系统研究提供技术支持，具有重要意义。本发明提出了一种基于随机森林的抗干扰性能评估方法，通过这种方法在抗干扰评估指标体系下得到综合的抗干扰性能值，为红外成像导引头抗干扰性能评估提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN109299555B
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201811162653.4
申请日：2018-09-30
申请人： 上海机电工程研究所
摘要： 本发明提供了一种红外成像导引头抗干扰性能评估方法及系统，包括：对每个核函数训练单核SVR，得到输入抗干扰性能指标值和输出综合性能评估值之间的映射关系；获取训练样本，并初始化每个训练样本的权值，初始化回归器F(x)＝0；对每个单核SVR计算回归误差，并选择回归误差最小的最优SVR；计算最优学习器H(j)的权值β(j)，更新回归器F←F+β(j)H(j)；根据最优学习器的权值β(j)更新训练样本的权值，然后归一化所有最优学习器的权值β(j)；返回回归误差计算，直到达到迭代次数。本发明能够在抗干扰评估指标体系下得到综合的抗干扰性能值。
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公开(公告)号：CN109299555A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811162653.4
申请日：2018-09-30
申请人： 上海机电工程研究所
摘要： 本发明提供了一种红外成像导引头抗干扰性能评估方法及系统，包括：对每个核函数训练单核SVR，得到输入抗干扰性能指标值和输出综合性能评估值之间的映射关系；获取训练样本，并初始化每个训练样本的权值，初始化回归器F(x)＝0；对每个单核SVR计算回归误差，并选择回归误差最小的最优SVR；计算最优学习器H(j)的权值β(j)，更新回归器F←F+β(j)H(j)；根据最优学习器的权值β(j)更新训练样本的权值，然后归一化所有最优学习器的权值β(j)；返回回归误差计算，直到达到迭代次数。本发明能够在抗干扰评估指标体系下得到综合的抗干扰性能值。
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