向量在中学数学中的应用

利用向量的性质、定理和公式,可以解决一些中学中的等式、不等式及求极度值等问题,用向量解题,步骤极其简单,而且推理浅显易懂,在中学数学中有着广泛的应用.     

一种支持向量机增量学习淘汰算法

针对大规模数据集的分类问题,支持向量机的训练成为一个难题。增量学习是解决这一难题的思路之一。分析了新增样本加入训练集后支持向量集的变化情况,提出了一种基于密度法的支持向量机增量学习淘汰算法,淘汰了对最终分类无用的样本,在保证测试精度的同时减少了训练时间。实验仿真证明这种算法是有效的。     

基于样本加权的支持向量机预测方法

不同的样本对最终预测模型的贡献程度是不一样的。在分析了采用支持向量机解决回归预测问题基本原理的基础上,介绍了"预测误差权重"和"样本关联度权重"的两种样本权重确定方法,并将其引入到支持向量机预测模型中来,最后用实例证明了采用样本加权后的预测精度要更高,而采用"样本关联度权重"法的精度又比"预测误差权重"法的精度要高。     

一种确定指标权重的新方法

针对如何客观地确定某一状态下指标权重这一问题,在给出向量相似度定义的基础上,提出了一种确定指标权重的新方法——向量相似度法。依据向量的两要素(大小和方向),把向量的相似度分解为范数相似度和方向相似度,从而使得向量相似度得以准确的表达。通过计算各指标特征向量与系统综合指标向量的相似度并将其归一化处理进而得出了指标权重。由于该方法直接从系统性能指标抽样数据入手,没有人为因素的干扰,因此具有很强的客观性。结合算例确定指标权重的结果符合客观实际,与其它客观赋权法确定的权重值也很吻合,充分说明了此方法的有效性和实用性,为确定指标权重提供了一种有效的方法和途径。     

基于向量网格法评估面目标毁伤效果

向量网格法是一种计算目标毁伤效果的新方法。该方法借鉴像素仿真法的思想,将目标划分成一定数量的网格,使用向量对每个网格进行详细描述,弹药毁伤仿真后向量发生变化,最后进行打击效果统计。与经典方法进行比较,不仅解决了重叠面积计算问题,且精度更优,适用范围更广。使用该方法进行了子母弹毁伤效果计算,仿真结果验证了方法的有效性和优越性。     

KPLS-SVM在缺失飞参数据估计中的应用

飞行参数的缺失给飞行事故调查工作带来了很大困难.将核的偏最小二乘法与支持向量机耦合,建立基于状态匹配的飞行参数估计模型可以较好地解决缺失飞参数据的估计问题.首先将初始输入映射到高维特征空间,进而利用偏最小二乘法在特征空间中提取对缺失飞参数据影响较强的得分向量, 最后将提取的得分向量作为输入建立支持向量机模型.既克服了输入变量间的相关性问题, 又降低了支持向量机的输入维数.仿真也说明了使用该方法估计缺失飞行参数的可行性和有效性.     

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.     

一种基于排序向量法的改进雷达图评估方法

为解决传统雷达图中指标权重设计不合理的问题,提出一种基于排序向量法改进雷达图的评估方法。提出基于排序向量法的指标权重计算方法,解决因指标归一化导致权重计算不合理的问题。根据上述得到的指标权重,绘制得到改进的雷达图,并通过计算指标的扇形面积和弧长来反映系统的效能和指标的均衡程度。通过加权和法和加权积法建立了改进雷图的评价模型。实例表明,所提评估方法合理可行。该研究能够进一步拓展雷达图法的应用领域,为系统评价理论与方法提供一种科学可行的技术手段。     

解读高考地理过程类试题——以2016-2018年全国新课标卷为例

地理过程类试题在高考中出现的频率较高,在近几年新课标卷中的比例占三分之一左右。文章以2016-2018年全国高考新课标卷中的地理过程类试题为例,从试题分析、解题策略和教学启示三个方面阐述。帮助学生掌握解题思路和方法,提高解题能力,有效地应对地理过程类试题。在此基础上,提出以直观手段为依托、以核心素养为抓手、以教材为载体、以试题为牵引的教学建议。     

基于运载能力评估的固体运载火箭推力向量控制方案比较

从对运载能力影响角度开展固体运载火箭发动机推力向量控制系统比较分析研究。设计了三种采用不同发动机推力向量控制系统的多级固体运载火箭方案,将增广乘子法与共轭方向法相结合,对固体运载火箭上升段弹道进行了优化设计,给出运载能力评估结果。研究表明,起飞质量均为50 000kg,目标轨道均为300km太阳同步轨道时,采用栅格舵和侧喷流作为推力向量控制系统方案,比采用燃气舵和侧喷流作为推力向量控制系统方案,运载能力提高70kg,比各级固体发动机全部采用摆动喷管控制方案,运载能力提高115kg,为固体运载火箭总体方案论证提供理论依据。     

粗集支持向量机的战斗机空战效能智能评估

根据现代空战特点,选取了战斗机的空战效能评估指标集,并采用粗糙集理论对指标体系进行约简,提取对空战效能影响起关键作用的特征参数,消除冗余信息,减少了支持向量的维数。支持向量机(SVM)具有结构简单、全局最优、泛化能力强的优点。根据所提取的特征参数,文中提出采用回归型支持向量机(SVR)建立空战效能智能评估模型。并通过实例与指数法和BP神经网络法计算结果进行了比较,验证了该模型的可行性和有效性。     

基于重构相空间AD-SVM的短期电力负荷预测

利用重庆市九龙坡区电网2009年7月1日000-10月8日4：00 99 d共2 380个历史电力负荷数据,分析其特点和规律.将构建混沌理论的平均位移（AD）法和支持向量机（SVM）相结合,提出了一种新的短期电力负荷预测模型.通过仿真计算,将结果与神经网络法预测结果进行对比,可得新方法能较好反应数据变化趋势,并且具备较好的拟合能力,能够提高负荷预测精度.在实际短期电力负荷预测中,可优先选用平均位移法与支持向量机相结合的新方法.     

基于支持向量机的飞机总体设计智能论证

飞机总体设计方案评估论证是飞机研制发展过程中的重要环节.针对现代作战飞机新的发展情况,提出了飞机总体设计评估准则.为解决飞机总体设计的多指标综合评估和方案优化问题,采用支持向量机法对方案进行了回归预测.建立飞机总体评估准则属性指标体系,并通过试验验证了支持向量机法在飞机总体设计评估论证方面具有很好的可实施性,研究结果可为飞机总体设计智能论证提供一种新的思路.     

粗糙集和FSVM结合的雷达信号识别法

结合粗糙集的属性约简和支持向量机的分类机理,研究了一种混合算法,即应用粗糙集的属性约简过程作为预处理器,可以把冗余的属性及值和冲突的对象从决策表中删去,但不损失任何有效信息;由于传统支持向量机在多分类问题时出现的不可分区域现象,使用了模糊支持向量机进行后面的分类建模和预测,使得训练时间大大缩短和分类性能显著提高。将这种混合方法应用到雷达信号识别中,仿真实验证明该方法是有效的。     

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.     

小生境粒子群支持向量机的网络故障诊断

针对支持向量机(SVM)在网络故障诊断中应用存在的参数设置和诊断模型复杂的问题,提出一种基于小生境粒子群优化的SVM解决方案。算法在进行参数寻优的同时考虑支持向量个数,实现对诊断模型复杂度的优化,并采用小生境粒子群算法进行求解,提高算法跳出局部最优的能力。在DARPA数据集上的实验表明本文提出的方法能够有效提高诊断模型的泛化性和诊断速度。     

支持向量机规则提取

支持向量机是一种黑箱模型,其学习到的知识蕴含在决策函数中,不仅影响了用户对利用支持向量机技术构建智能系统的信心,还阻碍了支持向量机技术在数据挖掘领域的应用。由于对支持向量机规则提取进行研究有助于解决上述问题,因此该领域正成为机器学习和智能计算界的研究热点。分析了具有代表性的支持向量机规则提取算法,并提出该领域未来的研究重点。     

基于支持向量机和虚拟仪器谐波频率检测

支持向量机是采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的新型机器学习方法,具有出色的学习分类能力和推广能力,广泛地应用于模式识别和函数拟合中。提出了一种基于支持向量机算法(SVM)的检测飞机电网中谐波频率的新方法,以支持向量机方法为理论基础,利用强大的图形化开发软件LabVIEW为开发平台,设计了谐波检测系统。经实验发现,该系统在采样点数较少的情况下,仍能比较准确检测出各次谐波频率,系统具有操作简单,稳定可靠、测试精度高等特点。     

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。     

武器系统经济性参数的支持向量机方法分析

采用一种基于支持向量机的武器系统费用分析方法.计算结果表明,这种方法有效解决了参数法对样本量要求较高以及对非线性问题处理能力较弱等问题.与传统方法相比较,有更好的拟合精度和泛化能力,因而该方法可以作为研究此类问题的新途径.