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基于支持向量机的末敏弹命中概率预测研究 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
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针对部队平时弹药训练消耗量预测过程中,样本采集数目较少的实际情况,采用了一种新的预测方法———支持向量机。该方法基于统计学习理论的原理,较好地解决了小样本的学习问题。并以某部队1997—2002年弹药训练消耗量为学习样本,建立了弹药年消耗量的预测模型。计算结果表明,这种方法比传统的方法有更少的误差和更好的预测精度。 相似文献
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基于支持向量机和遗传算法的末敏弹系统效能参数优化设计 总被引:2,自引:0,他引:2
末敏弹是一种先进的新型弹药,由于其结构复杂,影响因素多,所以对其进行全面的系统优化设计比较困难。文中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,并采用遗传算法对系统效能参数进行了优化,获得了影响系统效能的几个主要因素的合理搭配,为末敏弹的系统效能研究提供了依据。 相似文献
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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。 相似文献
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针对大型项目多峰、复杂费用分布的传统仿真建模方法模型选取过于复杂、且难以达到精度要求等不足,提出将一种基于支持向量机的机器学习方法应用于大型复杂武器系统研制费投资分布研究.计算结果表明,这种方法有效弥补了传统建模方法的缺陷,有更好的泛化能力和实用性,因而可以作为研究此类问题的一种新方法. 相似文献
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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。 相似文献
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针对传统装备战损建模方法通用性较差、难以满足装备实际维修需求的缺点,提出了基于弹药效能分解的装备战损建模方法,具体包括弹药毁伤效应建模、装备结构描述建模、装备抗毁性数据库建模3部分.该方法对装备战损的精细程度进行分析,并且可以求得针对某个可更换单元的维修工序,从而为装备维修保障提供决策依据和参考. 相似文献