CPSO优化参数的战斗机空战效能MELM评估模型

摘要

针对近距与超视距空战的特点,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法与极限学习机(ELM)的空战效能评估模型。引入一种基于M估计的ELM,以抵御样本数据中粗差的干扰;采用基于混沌策略的PSO算法优化ELM隐含层的输入权值和偏差,以降低随机选取参数的影响,提升评估模型的精度;利用所建模型对战斗机空战效能进行评估。仿真表明,所提方法仅通过20次迭代就收敛到令人满意的精度,并具较强的抗粗差能力,从而验证了其可行性和有效性。