【摘 要】
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采用了一阶Sugeno自适应神经-模糊推理系统,以美国陆军22种导弹费用-性能参数作为原始样本,建立费用估算模型,找到了对导弹费用影响最大的性能参数.利用灰色GM(0,N)模型,在导
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采用了一阶Sugeno自适应神经-模糊推理系统,以美国陆军22种导弹费用-性能参数作为原始样本,建立费用估算模型,找到了对导弹费用影响最大的性能参数.利用灰色GM(0,N)模型,在导弹总重-速度空间的贫信息区域插值生成附加训练样本,生成了导弹费用预测模型.该模型与线性回归模型相比,大幅度地提高了预测精度,较好地反映了费用变化趋势,网络检测误差小,具有较强的推广能力.灰色模型与自适应神经-模糊推理系统相结合,较好地解决了小样本情况下非线性函数的建模问题.
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