基于支持向量机的遥感图像分析与处理

支持向量机是一种新的机器学习方法。本文结合遥感图像和支持向量机的特性，重点分析了支持向量机在遥感图像分类、遥感图像压缩、遥感图像特征提取等方面的应用。并对支持向量机在遥感图像分析与处理中的应用趋势及有待进一步研究的问题进行了探讨。     

基于后缀向量拼接的军事装备命名实体识别

军事命名实体识别是军事知识图谱构建和装备实体画像的基础性和关键技术,该技术进一步为军事文本智能化处理、辅助决策和情报分析等任务提供支撑。基于后缀向量拼接的军事装备命名实体识别方法,针对中英文文本结构构成具有天然差异,中文文本缺少天然分割,加之军事装备别称较多,可能会造成识别的缺失等问题,提出利用文本字向量、词向量拼接实体后缀向量的方法,对军事装备实体进行识别和发现。通过实验验证方法的合理性和先进性。     

基于支持向量机的装备故障诊断专家系统

针对现代化复杂武器装备故障诊断问题,结合支持向量机和专家系统的各自特点,提出了基于支持向量机的武器装备故障诊断专家系统整体结构和诊断模型.将支持向量机嵌入专家系统中,实现知识自动获取和快速逻辑推理,专家系统完成知识库管理与维护、符号推理诊断以及相关解释等工作,充分发挥支持向量机和专家系统两者的优势,提高了系统的综合诊断性能.     

基于改进支持向量回归机的天基信息系统效能评估

天基信息系统效能的评估对于一体化作战的现代战争具有重要意义。针对武器系统效能评估的影响因子复杂、样本数量少、非线性较强等特点,采用支持向量回归机算法,并引入布谷鸟搜索算法对支持向量回归机的3个参数进行优化选取。仿真实验结果表明,改进支持向量回归机与传统支持向量回归机、BP神经网络相比,具有更高的准确度,可以有效地对天基信息系统进行效能评估。     

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。     

GSVM:一种支持Gather/Scatter的向量存储器

宽单指令多数据流(Single Instruction Multiple Data, SIMD)架构数字信号处理器一般都能高效支持地址连续或等距跨步等规则应用的向量访存,但对于科学与工程计算中广泛存在的不规则应用的数据访存则带宽利用率往往较低,从而大幅降低了其整体运算能效。为了提高不规则应用的向量访存性能,基于某SIMD数字信号处理器的体系结构,设计了一种支持Gather/Scatter访存的向量存储器GSVM。通过设计与SIMD宽度相匹配的向量地址计算单元和合适深度的冲突缓冲器阵列,实现了Gather/Scatter指令向量地址计算、仲裁与缓存的全流水访存操作。实验结果表明,相比以前不支持Gather/Scatter访存的存储器,GSVM在增加22%的硬件代价基础上,基于稀疏矩阵向量乘的测试程序集获得了2～8的性能加速比。     

高考数学中利用向量法解题

利用向量法解题在近几年的高考试题中已多次出现，向量法解题将成为使用新教材地区高考命题的一个新的热点，高中数学课程标准中也提出：“应当综合法和向量法并重，以向量法为主”。下面就对向量法解题作一些探讨。 一、平面向量     

面向SDR应用的向量存储器的设计与优化

针对面向SDR应用的SIMD数字信号处理器高带宽数据访存需求,提出并实现了一种新型的向量存储结构.该向量存储器由16路向量存储块构成,每路采用两组多体低位地址交叉编址存储结构,减少了访存体冲突,充分利用多存储体带宽,以较小的功耗代价实现并行访问多个向量数据.在此基础上,还设计了一种向量访存重整理单元,使向量存储器可灵活支持多路SIMD结构向量处理单元的非对齐访问,实现了其对向量存储器的共享.测试结果表明,该向量存储器能有效减少或消除向量处理单元之间的数据混洗操作,加速相关应用算法.     

基于支持向量机的末敏弹命中概率预测研究

用传统的机器学习方法进行末敏弹命中概率预报建模存在泛化能力难以保障、训练速度慢等一些困难。本文对统计学习理论和支持向量机的基本内容和核心思想进行了简要的介绍,探讨了基于支持向量机的末敏弹命中概率预报模型的建模方法。通过实例中的应用,该模型显示了泛化能力强,训练速度快,便于建模等优点,有良好的应用前景。     

多源文本数据真值发现方法

针对传统真值发现算法无法直接应用于文本数据的问题,提出基于深度神经网络面向多源文本数据的真值发现算法(NN_Truth)。根据文本答案多因素性、词语使用多样性以及文本数据稀疏性等特点,将“数据源-答案”向量作为网络输入,识别答案真值向量作为网络输出,依据真值发现的一般假设,无监督学习各数据源答案向量间关联关系,并最终获得答案真值。实验结果表明,该算法适用于文本数据真值发现场景,较基于检索的方法及传统真值发现算法效果更优。     

基于支持向量机的高空无人机侦察目标识别

针对高空无人侦察机遥感图像目标不明显、图像背景复杂等特点,提出了一种基于支持向量机的目标分类方法。将支持向量机应用于高空无人侦察机的遥感图像目标识别,并且对特征值的提取进行深入研究。实验结果表明,特征值输入的多分类器在识别性能上具有很高的识别率,对提高高空无人机的侦察能力具有重要意义。     

基于KKT条件的SVM增量学习算法

为了解决支持向量机(SVM)在增量学习时,由于支持向量选择不完全,导致增量学习过程无法持久进行的问题,提出了最大似然边界SVM增量学习算法。该方法在深入分析分类面变化趋势的基础上,充分利用KKT条件,选择包含支持向量的边界向量参与SVM增量学习。实验表明,该算法可以完全覆盖支持向量,与经典支持向量机算法的结果完全相同,并且节省了大量时间,为今后大样本分类和增量学习的可持续性提供了条件。     

粗糙集理论的支持向量机建模研究及应用

结合粗糙集的属性约简和支持向量机的分类机理,提出了一种混合算法.将粗糙集理论中的属性约简引入到支持向量机中来,把粗糙集作为支持向量机的预处理器,先降低原问题的维数,以支持向量机方法建立预测模型.提高了SVM的推广能力,减少存储空间,加快了支持向量机的训练速度,取得了满意的预测结果.     

航空发动机混沌支持向量预测模型应用

提出了一种基于混沌理论的通用支持向量预测方法.该方法通过重构相空间的饱和嵌入维数确定支持向量机的最佳输入变量的选取;通过计算混沌序列的最大Lyapunov指数确定支持向量机预测模型的最大有效预测步数;利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性,实现时间序列的非线性预测.最后,应用于压气机的试车数据序列建...     

基于支持向量机的雷达弹道外推方法仿真研究

支持向量机是一种求解回归预测问题的优秀决策方法,具有坚实的理论基础和优秀的预测性能。为解决目前雷达弹道外推中存在的精度不高和不能有效识别弹道等问题,对基于支持向量机的雷达弹道外推方法进行了仿真设计,并通过仿真弹道模拟雷达采样,进行了仿真实验。仿真实验结果表明:基于支持向量机的雷达弹道外推方法实用可行,可以获得较高的外推精度,并且能够有效地进行弹道识别。     

航空发动机的可预测模型建模与应用

提出了一种基于混沌理论和支持向量的预测方法.通过重构相空间的饱和嵌入维数,确定支持向量机的最佳输入变量;通过计算混沌序列的最大Lyapunov指数,确定支持向量机预测模型的最大有效预测步数;利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性,实现时间序列的非线性预测.最后,应用于某型发动机压气机的试车时间序列数据建模与分析,结果证明该方法具有较高的预测精度.     

基于支持向量机的飞机备件需求预测

支持向量机是一种机器学习算法,在国外已广泛应用于工程实践领域。首先探讨了支持向量机回归预测模型的学习和预测机制,分析其中三个重要参数对算法的影响规律,得出一套定性的参数选择方法,然后将支持向量机引入到装备综合保障分析之中,构建了飞机备件智能预测模型,并对某型军用飞机备件需求进行了预测和分析,结果表明:基于支持向量机的备件需求预测是有效的、可行的。     

基于格的公钥密码体制研究

基于格（Lattice）的公钥密码体制是继RSA、ECC之后提出的新型公钥密码体制之一，它包括NTRU体制、Ajtai—Dwork体制、GGH体制等。这些体制的安全性基于求最短格向量困难问题（SVP）、求最近格向量因难问题（CVP）等，并且已经证明，这些体制能够抗量子计算攻击。研讨了对格困难问题及格公钥的相互关系，并展望了格困难问题及格公钥的研究方向。     

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.     

最小二乘支持向量机在蓄电池剩余容量建模中的应用研究

蓄电池容量是表征蓄电池工作性能的重要指标,但铅酸蓄电池剩余容量难以建模。将蓄电池检测系统测量的电压、电流、密度作为输入,荷电状态为输出,并基于最小二乘支持向量机对蓄电池充放电过程剩余容量进行了建模仿真,实现了对蓄电池剩余容量的实时预测。分析了最小二乘支持向量机参数对建模的影响,并对几种建模方法进行了比较。结果表明:该方法具有预测精确度高、推广能力强、运行时间短等优点。最小二乘支持向量机在小样本、非线性建模方面的应用表明:它在拟合精度和预测能力上都比传统方法有一定的提高,具有良好的应用前景。