基于BP 神经网络的部队装备保障能力评估研究

朱连军 陆培森

（陆军装甲兵学院演训中心，北京 100072）

装备保障能力评估是掌握装备保障现状的重要手段，通过及时准确的评估，可以检查出制约装备保障能力提高的关键节点，有针对性进行调整，促进装备保障能力提升。本文构建了一般部队装备保障评估指标体系，建立基于BP 神经网络的装备保障能力评估模型，使用常规方法对装备保障能力进行评估，为BP 神经网络模型提供训练样本集，反复训练出可用于评估装备保障能力的网络模型，并用测试样本进行验证[1]。

一、基于BP 神经网络的装备保障能力评估方法

本文基于BP 神经网络的装备保障能力评估算法总体思路可分为模型构建、样本选取和训练、神经网络测试三个步骤[2]，其具体方法如图1所示。

二、装备保障能力评估指标体系

以一般部队装备保障为例，按照涵盖性、独立性、实用性、系统性、柔性的指标体系设计原则[3]，对其装备系统进行分析理解，可将装备保障能力因素分为保障指挥能力、技术侦察能力、抢救抢修能力、器材供应能力、弹药供应能力5 类一级指标，并分解得到18 个二级指标，如图2 所示。

三、BP 神经网络模型构建

BP 神经网络的学习过程由正向传播与反射传播组成，正向传播时，信息从输入层经过隐含层层层传播处理后传向输出层，如果在输出层与期望值有较大误差，则将误差信息反向一层层传播回，返回过程中，逐一修改各层神经元连接的权值。通过正向和反向不断迭代调整权值，使误差信号达到允许的范围，训练出精度合格的神经网络模型。……