基于PSO-SVM与样本加权的武器装备费用建模与预测

武器装备费用预测是武器装备费用分析的重要内容,预测分析的难点之一在于样本数据少,且样本数据具有复杂的非线性特点。充分利用支持向量机的结构风险最小化与粒子群算法快速全局优化的特点,采用粒子群算法快速优化支持向量机的模型参数;充分利用样本信息,模型中样本加权值的确定采用预测误差和样本相似度的样本加权方法,研究建立基于PSO...     

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。     

基于支持向量机的多分类军事目标识别应用

针对现代战场信息化程度的不断提高,电磁环境日趋复杂,侦查目标难以准确地识别情况,提出了运用支持向量机多分类器对军事侦查目标进行有效识别.结构风险最小化地支持向量机分类方法是小样本情况下统计机器学习的经典,具有速度快、泛化能力强等特点.用该算法建模军事目标的识别问题,达到了较高的识别准确率.所以应用在对侦查目标的识别上具有良好的效果,在军事应用上有较广阔的前景.     

支持向量机的战场直升机目标分类识别

对基于支持向量机的战场直升机目标分类识别技术进行了研究,分别将谐波集(HS)频率和不同尺度小波子空间能量作为特征矢量,设计出一种基于支持向量机的直升机目标分类器,并将该分类器与kNN分类器和BP神经网络分类器进行分类对比实验.结果表明两种特征提取方法,都能很好地体现不同声目标之间的差异,SVM分类器相对于其他两种分类器具有更好的分类性能,目标识别率达到96%以上.     

基于支持向量机的功率变换器开关管开路故障诊断

提出一种基于支持向量机的功率变换器开关管开路故障诊断方法。利用支持向量机建立分类模型,模型以相电流功率谱为输入量,7种故障状态为输出量,选用高斯核,使用基于二叉树分类器的分类算法。将诊断结果与基于BP神经网络的诊断结果进行比较,结果表明基于支持向量机的分类器在功率变换器开关管开路故障诊断中具有更高的准确率和更好的泛化能力。     

基于Wigner-Ville分布及局部奇异值分解的磁记忆信号特征提取与识别

针对磁记忆检测中缺陷信号持续时间短且频率范围小的特点,为提取磁记忆信号的有效特征,根据矩阵奇异值的特点,提出一种基于Wigner-Ville分布及局部奇异值分解的磁记忆信号特征提取方法．通过将时频分布矩阵从时间轴和频率轴分别划分为不同局部矩阵,提取出各矩阵的奇异值来构造特征向量．然后,将构造的特征向量作为支持向量机的输入向量对不同检测区域的金属磁记忆信号进行识别．实验结果表明：基于Wigner—Ville分布及局部奇异值分解算法构造的特征向量能有效提取磁记忆信号的特征信息,提高支持向量机的识别精度．     

间续型备件消耗预测方法的研究

间续型需求是一种随机需求，其不确定性使需求数据中存在着大量的零值。文章针对此问题采用支持向量机算法，利用其结构风险最小化方法的近似实现的优点和能较好地处理非线性回归问题的优势，建立一种有关间续型备件消耗的预测模型。经实验和仿真测试表明，将支持向量机算法应用到备件消耗预测中是有效的，可行的。     

支持向量机的滚动轴承状态监测

提出了一种基于支持向量机的滚动轴承状态监测方法.该方法采用小波能量表征轴承信号的特征,采用支持向量机作为分类器构建支持向量机状态监测系统.仿真实验表明该方法具有很好的在线监测性能和分类性能,该方法对于滚动轴承的监测具有一定的应用价值,并可方便地推广到其他类似的工业应用领域.     

一种综合使用支持向量机和遗传算法的隐藏图像检测方法

提出了一种新的基于遗传算法和支持向量机的隐藏图像检测方法。用遗传算法进行图像特征选择，采用支持向量机作为分类器，将支持向量机的分类效果作为适应度函数值返回，指导遗传算法搜索最优的特征，移除图像的不相关特征和冗余特征，提高了学习效率。实验结果表明，与仅采用支持向量机分类但未进行特征选择的隐藏检测方法相比，本方法能有效地提升分类器性能。     

预测偏差的LS-SVM预测控制

提出了一种基于预测偏差的最小二乘支持向量机预测控制模型.首先介绍了最小二乘支持向量机预测模型,研究了基于预测偏差的控制算法,并给出了基于预测偏差的最小二乘支持向量机预测控制结构.通过利用最小二乘支持向量机辨识被控系统模型,同时预测系统的未来输出,然后用预测偏差控制算法进行滚动优化和反馈校正.仿真实例中,针对同一系统与基于预测偏差的RBF网络预测控制进行对比分析,表明该模型对系统的预测结果有更好的控制作用,并具有一定的抗干扰能力,有效地提高了预测精度.     

基于网关的LVC互操作研究

仿真体系结构解决了各自领域内仿真资源的互操作问题,而体系结构间的互操作是解决多种仿真资源互操作的有效方法.由于通信协议、中间件和对象模型的不同,体系结构间不能直接进行信息交互.对象模型间的相同点是异构仿真系统间互操作的基础.建立异构系统对象模型与通用数据交换模型的映射关系,通过模型转换实现各异构系统间的数据交互,最后通过"点对点"和通用网关间的时延比较,总结了通用网关的性能特点.     

基于信息折合的CMSR方法研究

计数法和计量法是对产品可靠性评估的两种不同方法。通过仿真,比较了它们对正态单元双边可靠性评估的效率,发现对可靠性要求很高的产品,计量法优于计数法。进一步研究了基于信息析合的CMSR方法,通过仿真检验,证明了此种方法在样本量较小时是实用的。     

基于价值的指挥主体作战指挥行为评估

作战指挥行为是作战指挥理论的一个重要方面。在明确了其概念后,将价值这一概念引入作战指挥行为评估,认为价值的创造主体是作战指挥行为,并以此作为评估的基础。最后,利用数据挖掘中的关联规则实现评估的量化,并结合案例说明该方法的有效性。     

基于知识的模型表示研究

基于知识的模型表示是信息管理系统,特别是决策支持系统(DSS)的基础。根据模型管理和模型建立动态性原则的要求,提出了模型知识化的框架表示法,并给出了应用实例。     

基于Petri网的案例推理研究

介绍Petri网的知识表示方法以及案例推理机制的相关内容,提出了一种基于Petri网的案例推理模型,给出了相应的案例检索匹配算法,并将该模型和检索算法应用到网络攻防态势推演系统中,最后重点介绍了该系统的案例库的知识表示。     

基于本体的异构信息查询技术研究

将本体应用于异构信息集成领域,提出了基于混合本体的信息集成框架,并结合实际对基于本体的查询处理问题进行了研究,通过实例验证了该信息集成框架的可行性.     

基于能力匹配的网络化防空作战联盟生成研究

作战联盟用于描述网络化防空作战的组织框架,其生成问题是研究网络化防空作战协同的基础。首先从任务、联盟表达、能力含义等方面对防空作战联盟问题进行了描述;然后从防空作战节点与面临任务在能力上的供需关系出发,建立匹配、匹配域、能力裕度等相关观念,并依据防空作战联盟形成的不同准则,分别建立基于能力裕度最大和基于执行节点数最少两个NADOC生成问题的约束优化模型;最后通过案例对模型进行了验证分析。     

基于步态特征的人体身份识别

步态识别是一种新兴的生物特征识别技术,具有广泛的应用前景.首先,给出了步态识别的特点;其次,根据步态序列图像的预处理、特征处理和识别分类三个阶段,阐述了目前所采用的主要技术及各种技术的主要优缺点;最后,提出了步态识别的应用前景和目前存在的主要问题.     

基于贝叶斯分类器的目标价值等级分析

现代战争作战目标繁多,从目标价值角度对目标的重要程度进行评估,建立了基于朴素贝叶斯分类器的目标价值评估模型,并利用基于无向完全图的贝叶斯分类器,将目标属性间的关系加入到评估模型中,为指挥员和决策机关的作战目标选择提供了科学的依据.     

New results on rendezvous search on the interval

In a rendezvous search problem, two players are placed in a network and must try to meet each other in the least possible expected time. We look at rendezvous search on a discrete interval in which the players are initially placed using independent draws (usually assumed to be from the same distribution). Some optimal solutions are known if this distribution is uniform, and also for certain other special types of distribution. In this article, we present two new results. First, we characterize the complete set of solutions for the uniform case, showing that all optimal strategies must have two specific properties (namely, of being swept and strictly geodesic). Second, we relate search strategies on the interval to proper binary trees, and use this correspondence to derive a recurrence relation for solutions to the symmetric rendezvous problem for any initial distribution. This relation allows us to solve any such problem computationally by dynamic programming. Finally, some ideas for future research are discussed. © Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 60: 454–467, 2013