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针对战时非平稳、非线性环境下预测难题,利用季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)和支持向量机模型(SVM)分别对线性和非线性时间序列的较强拟合能力,采用SARIMA对军用物资需求量时间序列数据进行线性建模,并用SVM对SARIMA模型残差进行非线性建模,将SARIMA模型与SVM模型组合对战时需求进行预测,结果表明,SARIMA-SVM组合模型预测精度明显优于单一模型,发挥了两种模型各自的优势,与滑动平均模型(MA)相比更具优势.该组合模型是切实可行的,可为战时军用物资供应提供决策依据. 相似文献
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针对高分辨距离像的特点,应用双谱与SVM研究高分辨雷达目标识别问题。提出了基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别方法。该方法选择具有最强鉴别能力的积分双谱构成局部积分双谱特征,基于局部积分双谱进行距离像特征提取,然后应用支持向量机对提取的特征进行分类识别。利用四种局部积分双谱的目标识别仿真实验结果表明,提出的方法具有良好的分类性能。 相似文献
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回归统计建模方法是寿命周期费用建模中常用的方法,回归统计建模方法本质上是对数据平均趋势的估算,无法回避"依据错误的数据得到错误的模型"的根本问题.为此.提出用DEA方法时数据进行评价,剔除无效数据,将有效的数据用于主成分回归的建模方法.该方法能有效克服干扰数据对提取成分的影响,弥补主成分分析的不足.通过实例计算并与PC... 相似文献
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针对利用非线性建模方法研究静电放电电磁脉冲(Electro Static Discharge Electro Magnetic Pulse,ESD EMP)能量耦合存在计算复杂、模型收敛性能较差的问题,基于ESD辐照实验提出了一种非线性系统线性化建模方法。该方法是将系统响应与激励间的非线性关系转化为线性关系后,利用带遗忘因子的递推最小二乘法进行线性回归来建立模型。首先利用3.5 k V ESD实验数据进行建模,然后应用3.5 kV、4.5 kV ESD实验数据进行模型验证,2种情况下的拟合度均达到94.303 3%。结果表明:线性化建模能有效降低建模难度,且模型精度较高,为ESD能量耦合研究提供了一种简便有效的建模方法。 相似文献
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《火力与指挥控制》2015,(9)
提出一个开发用于对复杂系统进行敏捷分析的基于系统工程建模的方法,该方法无须使用高性能的计算资源。该方法包括了3个最基本的系统工程指标映射,也就是性能测量、有效性测量,以及通过元建模的单图价值测量。通过该方法,分析者可以有效地支持元模型进行图系统的测量,从元素级别的性能测量到综合系统级别的单图指标,实时地在约束的时间框架下进行决策支持。通过元建模获得近似虚拟模型的数学表示形式,它缓解了对计算资源长运行时间占用和高计算性能要求的负担。该元模型同样提供了一个有效的通过所提出的建模对模拟的多输出收益进行汇集的方法。这两种方法共同构成这种敏捷的,基于模型的系统工程方法的基础。这种基于建模方法的有效性被配置于离线检测系统的实验所证明。 相似文献
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针对孤立脉冲群电磁超声系统信号特征容易被噪声淹没的问题,提出基于改进的非负矩阵分解(INMF)优选特征的支持向量机(SVM)方法.首先,用3种不同的方法提取高维特征;其次,用NMF方法实现特征降维,并保证降维结果的唯一性,避免对特征的直接选择;最后,应用支持向量机方法对降维特征进行分类.对孤立脉冲群电磁超声系统采集的4种信号特征进行提取、选择和分类,实验结果表明:INMF方法能有效提取微弱信号的特征,减少运算量,提高电磁超声系统特征采集的准确率. 相似文献
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抽取作战文书中的军事命名实体关系,是实现作战文书语义理解的一种有效方法。在分析作战文书中军事命名实体词语规则的基础上,提出了一种结合词语规则和 SVM 模型的军事命名实体关系抽取方法。首先,使用词语规则整合作战文书中连续出现的军事命名实体并抽取其关系,使其更加适合 SVM 模型。然后,使用 SVM 模型对传统规则模板难以使用的词窗、词性和距离等特征进行建模,抽取军事命名实体关系。实验结果表明,优先利用词语规则能充分提高 SVM 模型抽取军事命名实体关系的效果,与单纯使用 SVM 模型相比,准确率和召回率分别提高了8.73%和41.71%。 相似文献
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赵理莉 《国防科技大学学报》2017,39(6)
对宫颈细胞多分类,可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法实验后,选取支持向量机(SVM)作为基分类器,先用一对一策略(one- versus -one)训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。又考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能同时,每层分类前先采用主成分分析(PCA)法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次PCA法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。 相似文献
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车蕾 《国防科技大学学报》2022,44(1):169-178
针对文本特征提取方面的高维数据特征区分度较低、基于规则的特征学习的自学习性能差、变分自动编码器存在过度剪枝等问题,提出稀疏平衡变分自动编码器(Sparse Balanced Variational AutoEncoder,SBVAE)的文本特征提取模型.为消除噪声干扰,提高文本特征提取模型的鲁棒性,在文本特征提取的输入... 相似文献
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对宫颈细胞进行多分类可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法进行实验后,选取支持向量机作为基分类器,先用一对一策略训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能的同时,每层分类前先采用主成分分析法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次主成分分析法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。 相似文献
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针对中分辨雷达,提出了一种基于模型的舰船目标特征提取方法。通过对特征向量的组合和加权提高了舰船目标的特征提取质量,在人工神经网络识别器中取得了较好的识别效果。 相似文献
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基于压缩感知理论研究了曲线合成孔径雷达的曲线孔径优化和目标三维特征提取。在建立曲线合成孔径雷达回波信号稀疏表示模型的基础上,基于压缩感知采样矩阵设计的不相关原则,给出了曲线孔径优化设计的评价准则,并利用基于全局优化的基追踪方法实现了目标三维特征提取。仿真结果验证了孔径优化评价准则的正确性和基追踪方法在目标特征提取处理中的有效性。 相似文献
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在机械故障诊断中,特征选择和分类器的参数优化都可以提高诊断精度。利用特征和分类器参数的依赖关系,提出了特征选择和SVM参数的联合优化方法来提高诊断性能。联合优化方法采用支持向量机(SVM)作为故障分类器,SVM半径—间距上界(RM界)为目标计算诊断精度,并应用遗传算法求解此优化问题。齿轮故障诊断试验结果表明,联合优化的诊断精度要优于单独优化特征和SVM参数,而且优化速度更快。因此在故障诊断中,利用特征和分类器参数联合优化能够快速取得较好的诊断精度。 相似文献