基于二次抽样的地面资源配置RBF建模  

RBF Modeling of Ground Resources Allocation Based on Double Sampling

作　　者：冯宏胜[1] 武小悦[1] 

机构地区：[1]国防科技大学信息系统与管理学院,湖南长沙410073

出　　处：《系统工程》2010年第4期115-121,共7页Systems Engineering

基　　金：国防科技大学预研基金资助项目

摘　　要：在地面站合理配置站上设备具有重要的实际意义。针对地面资源优化配置的两种主要评价因子提出了综合评价指标,建立了径向基函数神经网络仿真求解模型。并提出了二次抽样的思想,利用正交抽样获取样本作为径向基函数的中心,利用随机抽样选取样本测试网络。最后采用灵敏度分析方法对模型的输出进行分析与评价。算例表明该模型能够较好地拟合输入配置与输出评价值之间的映射关系,得出优化配置的一些有益结论。It is valuable to allocate the facilities of stations properly on ground stations.According to two main evaluating factors of ground resources allocation optimization,an integrated evaluating index is proposed,and a radial basis function（RBF） neural network simulating model is established.We propose a sampling method of double sampling,which choose samples by using orthogonal sampling as the centers of RBF and use random sampling for testing it.At last we use the method of sensitivity analysis to analyze and evaluate the outputs of model.The example illustrates this model can represent the system＇s input/output mapping,in which resources allocation is input and integrated evaluation value is the output,and get some valuable conclusions of optimistic allocation.

关 键 词：地面资源配置 径向基神经网络 二次抽样 灵敏度分析 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]