基于粗糙集与最小二乘支持向量机的飞机综合智能论证

结合粗糙集的属性约简理论与最小二乘回归支持向量机的回归思想,提出了一种基于粗糙集与最小二乘回归支持向量机的飞机设计综合智能论证模型。首先根据历史数据建立属性决策表,然后应用粗糙集理论对飞机综合论证指标参数属性进行约简来获得影响飞机设计综合论证的核心指标,最后再利用支持向量机回归模型建立与飞机综合论证核心因素之间的非线性映射模型来对飞机的作战效能进行预测。仿真实例验证了该方法可以降低模型的复杂度,加快SVM的训练速度并具有良好的预测效果。     

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SVM的军用飞机任务能力评估方法

从飞机作战使用的角度出发,分析了影响运输类飞机任务能力的主要因素,建立了运输类飞机任务能力评估指标体系。在此基础上针对当前飞机任务能力评估方法的不足,提出了基于多元分类支持向量机的飞机任务能力评价方法并以某航空型号项目为例,介绍了该方法的应用情况。实例表明,运用该方法对飞机设计方案任务能力进行评估,不仅可以快速地对方案进行任务能力优劣排序,而且可根据现役飞机使用情况找出设计方案的具体不足,初步解决了飞机设计阶段任务能力评估难题。     

基于支持向量机的海战场辐射源威胁评估

提出一种基于支持向量机的辐射源威胁评估方法.基于统计学习理论的支持向量机方法,其在小样本情况下表现出了极好的优越性,能够较好地完成威胁评估.实验表明,支持向量机可以很好地逼近专家评价的结果,并且要优于一般的神经方法.     

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。     

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。     

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。     

防区外发射飞机武器系统作战效能的分析与设计

应用模块化建模方法,以某型防区外发射飞机为对象,对飞机武器系统作战效能进行了建模,给出了系统的总体设计结构,各分系统的详细设计与实现,开发了相应的应用软件,并对该飞机武器系统作战效能进行评估,为方案选定、系统设计和部队使用提供了有效依据.