基于修正核函数的支持向量机空袭目标威胁评估

为提高空袭目标威胁评估的准确性,在分析目标威胁评估特点的基础上,提出了一种基于修正核函数的支持向量机空袭目标威胁评估方法.该方法以黎曼几何为理论依据,通过构造一种新的保角变换,并利用该保角变换对核函数进行修正,可提高支持向量机用于空袭目标威胁评估的精度.通过实例仿真与标准支持向量机方法进行比较,说明了该方法的有效性和优越性.     

基于区间支持向量回归的空战目标威胁评估

针对空战目标威胁评估问题,提出了一种新的基于区间支持向量回归的评估方法。首先对空战目标威胁评估方法中常用的距离威胁模型进行了分析,在此基础上对距离威胁模型进行了改进。然后构建了基于区间数方法的威胁评估指标权重的确定方法。最后建立了基于区间支持向量回归的空战目标威胁评估模型,并进行了仿真实验。仿真结果表明,提出的方法具有较高的预测精度,能够准确、快速地完成多个空战目标的威胁评估。     

基于支持向量机的威胁判断模型

目标威胁判断是防空作战中一项重要内容,在建立目标威胁模型时,首先要挑选特征参数,分析了影响威胁度的若干因素.这里采用Rough理论中知识约简方法选择目标的特征参数;支持向量机是一类新型机器学习方法,由于其出色的学习能力,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点,利用支持向量机建立了威胁判断模型,给出了实例和解决此问题的支持向量机源程序.通过实例与神经网络法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确和简单.     

支持向量机在柴油机技术状况评估中的应用

介绍了现有的柴油机技术状况评估方法，分析了这些方法的局限性和支持向量机在处理小样本、非线性、高维数等方面的优势。提出了基于支持向量机的柴油机技术状况评估模型。确定了能够表征柴油机技术状况变化的特征，并通过实车试验提取这些特征；构建了基于支持向量机的柴油机技术状况评估模型，并对部分试验车辆柴油机进行了评估。结果证明：支持向量机在装甲车辆柴油机技术状况评估中的应用是可行的。     

SVM在空中目标威胁值评估中的应用

构建了基于回归型支持向量机的空中目标威胁值评估模型,确定了基于粗糙集理论的空中目标威胁因素,并建立了数据离散化、归一化的标准。将常用的4种核函数应用于对空中目标威胁值的估计,并通过基于网格法和遗传算法的搜索方法找到模型的最优参数。最后通过Matlab对算例进行了仿真验证。     

基于支持向量机的武器系统研制项目评估分析

对常规评估方法和支持向量机模型用于武器系统研制项目评估进行了分析和比较,着重分析了应用支持向量机进行武器系统研制项目重要度评估的具体形式以及方法特点,通过实例进行了分析验证,取得了满意的结果.     

支持向量机的滚动轴承状态监测

提出了一种基于支持向量机的滚动轴承状态监测方法.该方法采用小波能量表征轴承信号的特征,采用支持向量机作为分类器构建支持向量机状态监测系统.仿真实验表明该方法具有很好的在线监测性能和分类性能,该方法对于滚动轴承的监测具有一定的应用价值,并可方便地推广到其他类似的工业应用领域.     

面向人不在环装备作战仿真的目标威胁等级智能识别方法研究

针对目标威胁等级识别研究现状及存在问题,以目标威胁评估结果及目标威胁等级识别方法为基础,引入支持向量机技术,对目标威胁等级进行了智能识别,解决了传统目标威胁等级识别方法中存在的问题。     

基于TWSVM的C4ISR网络安全态势评估方法

为进一步提升基于SVM的C4ISR网络安全态势评估方法的评估精度和鲁棒性,提出了一种基于孪生支持向量机的C4ISR网络安全态势评估方法。该方法首先分析了影响C4ISR网络安全态势的主要因素,然后基于孪生支持向量机,建立了C4ISR网络安全态势评估模型,通过非线性映射将网络安全态势样本各个要素特征向量映射到高维特征空间,继而利用多类核函数构造的不同分类面以及分类函数来对网络安全态势样本数据进行学习和参数估计,从而得到全局最优分类解。实验结果表明,与基于SVM的网络安全态势评估方法相比,所提方法在提高评估正确率的同时能够动态高效地反映出当前网络的安全态势,具有较强的鲁棒性。     

基于GA-SVM的装备保障设备报废技术鉴定方法

为提高装备保障设备报废技术鉴定的准确性,提出了一种基于支持向量机的报废技术鉴定方法.分析了报废技术鉴定主要特征,并给出了各特征的量化和预处理公式.介绍了支持向量机基本原理,并引入遗传算法对支持向量机的惩罚参数和核参数进行寻优.算例验证结果表明,与常见分类算法相比,基于高斯核的支持向量机在装备保障设备报废技术鉴定中,训练时间更短、分类精度更高.