技術特征：

1.基于異構網絡的雷達健康狀態(tài)智能預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述的基于異構網絡的雷達健康狀態(tài)智能預測方法，其特征在于，所述輸出層激活函數s(?)表示為：

3.根據權利要求1所述的基于異構網絡的雷達健康狀態(tài)智能預測方法，其特征在于，所述隱藏層激活函數h(?)表示為：

4.根據權利要求3所述的基于異構網絡的雷達健康狀態(tài)智能預測方法，其特征在于，所述計算n個性能參數的加權分配向量的步驟包括：

技術總結
本發(fā)明涉及雷達領域，尤其涉及基于異構網絡的雷達健康狀態(tài)智能預測方法，在該方法中，基于循環(huán)神經網絡構建包括n個子網絡的預測模型，各子網絡設置有不同的權值參數和偏置參數，分別用于預測更新模式不同的雷達各個性能參數；基于預測矩陣和客觀加權分配，構建加權范化矩陣，在此基礎上，計算得到雷達設備健康度的預測值。本發(fā)明所公開的技術方案，提高了雷達健康狀態(tài)預測的準確性和工作效率。

技術研發(fā)人員：李聰,劉德平,孫甜甜,劉曉陽
受保護的技術使用者：煙臺初心航空科技有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/9/9