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实际环境中,各种气象环境要素对于武器装备的作战效能影响显著,对于武器装备的作战效能评估很困难。为提高在气象环境影响下的武器装备作战效能评估效率,提出一种基于强化首领决策灰狼优化-支持向量机(DGWO-SVM)算法的评估模型。建立一个支持向量机模型应用于作战效能评估中,结合强化首领决策能力的灰狼优化算法进行求解,对惩罚因子以及核函数参数进行优化选取,并将最终的评估结果与其他方法进行比对。实验结果表明,所提评估模型的准确率达到了98.39%,评估的误差结果更优于其他方法,具有更高的实用性和有效性。 相似文献
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利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立地球静止轨道高能电子通量在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善其早熟收敛现象。运用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数。利用滑动时间窗口策略更新模型数据,选择触发机制以及模型的再学习机制为设计变量,实现模型的在线预测功能。对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行的提前1~3天的预测实验,表明所建在线预测模型具有较高的预测性能,并具有一定的实用价值。 相似文献
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支持向量机具有优良的学习能力和推广能力,然而其性能依赖于算法参数的选取.在粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于多组粒子群优化的支持向量机参数优化算法,该算法将各粒子自动分成多个组,能较快地在支持向量机算法参数取值范围内搜索到相应数据的算法最优参数和最优性能. 相似文献
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利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立了地球静止轨道高能电子通量(1.8-3.5MeV)在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出了一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善了其早熟收敛现象;基于改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数;利用滑动时间窗口策略更新模型数据,设计变量选择触发机制以及模型的再学习机制实现模型的在线预测功能。[根据题目的调整,对摘要做了相应改动]通过对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行提前1-3天的预测实验,表明了所建在线预测模型具有较高的预测性能,有一定的实用价值。 相似文献
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无人机系统的系统效能评估 总被引:1,自引:1,他引:0
定量分析和评估无人机系统在给定作战环境下完成高空电视侦察目标任务的程度,依据美国工业界武器系统效能咨询委员会给出的模型和方法,以完成发现和识别目标任务的相符程度作为效能量度,对无人机系统的效能进行了分析和评估建模,实现了无人机系统可用度、可信性、系统能力的计算,给出了无人机系统效能的一种基本算法和公式. 相似文献
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光学成像侦察卫星作战效能分析 总被引:3,自引:0,他引:3
为支持航天装备体系作战效能评估,建立了光学成像侦察卫星性能指标与卫星发现目标概率和定位精度的关系以及信息处理与传递模型.以支持导弹打击大型移动目标为例,以命中目标概率为作战效能指标,建立了光学成像侦察卫星作战效能模型.对模型进行了仿真,分析了影响卫星作战效能的主要因素.仿真结果表明所建模型能够合理反映光学成像侦察卫星对作战结果的影响,可用于从顶层分析航天装备. 相似文献
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高空长航时无人机编队协同侦察任务规划 总被引:2,自引:0,他引:2
针对高空长航时无人机侦察任务规划特点,分析了高空长航时无人机执行侦察任务过程中的飞行航线约束和通信条件约束,以最小化无人机总飞行航程和最终编队飞行时间为优化目标,建立无人机编队协同侦察任务规划问题模型。同以往的通用侦察任务模型相比,该模型突出考虑了高空长航时无人机执行侦察任务过程的特点。以基本粒子群算法为基础,通过粒子群离散化和结合遗传算法进行改进,使其适用于求解复杂组合优化问题。仿真结果验证了算法求解复杂任务规划问题的有效性。 相似文献
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何胜杰郭强王兴虎程家林陈韵竹毛延静 《无人系统技术》2022,(2):106-116
针对将ADC法应用于察打无人机对地攻击任务的效能评估问题,首先,对经典ADC方法进行模型创新,重新构建能力矩阵;然后,将改进ADC方法用于3款典型察打无人机(MQ-9、翼龙-2、TB-2)对地攻击效能评估,根据作战过程分析和评价指标梳理,设计效能评估指标体系和能力表达公式;最后,采用层次分析法对不同能力指标赋予权重系数,综合得出效能评估结果。效能评估结果表明,MQ-9、翼龙-2、TB-2这3型无人机在对地攻击任务中的作战效能分别为0.6293、0.5962、0.4822,可知MQ-9综合作战能力及作战效能较高,而其余两型无人机可在远距作战能力及协同侦察能力等指标中进行改进提升。研究结果可用于评估和比较不同察打无人机的作战效能,分析不同指标对作战效能的影响程度,提炼出关键能力指标和改进方向,对无人机装备的立项论证和作战使用提供理论参考。 相似文献
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应用具有量子行为的粒子群优化算法,对支持向量(SVM)进行参数优化研究.根据支持向量机的分类准确率和泛化能力之间的关系,应用QPSO算法选取比较优秀的参数模型,比较参数模型的各项性能,选取最适合实际需要的参数模型.仿真表明,QPSO算法的SVM模型与PSO算法相比在分类准确率和泛化能力上均获得更好的效果,经QPSO优化后的SVM整体性能明显提高. 相似文献