遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用

对遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用进行了探讨,切削温度回归模型辨识的实例表明,该方法是有效的.     

面向飞参数据处理应用的数据平滑算法对比

对飞参原始记录数据进行预处理是有效利用飞参数据的基础。介绍了三种典型数据平滑算法的原理,建立仿真航线,并以飞参经度和纬度通道数据为例,对三种平滑算法的处理效果进行了对比研究。结果表明,当误差服从正态分布以及广义正态分布时,通过选取适当参数,Vondrak算法相对于滑动平均和加权局部多项式回归算法具有明显优势,从而为飞参原始记录数据的预处理算法选择提供了参考。     

考虑摆臂柔性的舰炮摆弹机构动作可靠性及灵敏度分析

针对蒙特卡罗法计算复杂机构动作可靠度时计算效率不高的问题,提出了以计算机仿真模型为基础、蒙特卡罗法与支持向量回归机相结合的机构动作可靠性分析方法。利用该方法对摆弹机构的动作可靠度进行了仿真计算,并根据灵敏度和偏导数的定义,进行了摆弹机构的可靠性灵敏度分析。分析结果表明:摆弹机构的可靠度为0.990 21,炮弹重心到齿轮轴心的距离对其可靠性的影响最大。     

基于作战数据分析的协同计划拟定及调整

探索作战因素与作战目的间的定量化关系对协同计划的影响:构建仿真战例想定,采用回归正交旋转组合实验设计法进行作战仿真实验,得到作战模型,并通过对模型优化求解确定理想条件下的协同计划,然后对模型进行单因素效应分析和双因素交互效应分析,确定非理想条件下协同计划的被动和主动调整方案。     

线性回归模型系数Stein估计的改进研究

针对线性回归模型病态的根本原因,提出了一类新的估计———c-k型估计,将岭估计与Stein估计统一到一个估计类;研究了这一估计类,证明利用岭回归技术可以改进著名的Stein估计(在均方误差意义下);同时研究了相应参数的最优值,分别给出了它的一个上界及下界,为病态线性回归模型系数的有偏估计提供了改进的技术途径.     

基于偏最小二乘的红外探测设备指标评估方法

针对长期以来靶场鉴定试验中红外探测跟踪设备主要性能指标难以评估的问题,提出了一种利用非典型环境条件下的小样本试验数据进行指标参数评估的方法.通过对偏最小二乘回归方法的分析,结合红外探测跟踪设备的战术指标和工作特点,建立了红外探测跟踪设备偏最小二乘回归单指标评估模型,并通过实例分析表明了方法的有效性和正确性.     

基于PCR的战时物资需求预测研究

需求预测作为物资供应的首要环节,是有效消除"需求迷雾",提升保障效能的关键.选取回归分析法作为战时物资需求预测的主要方法,分别构建了多元线性回归和主成分回归预测模型,并结合野战供水实例进行了对比分析.结果 表明,主成分回归模型不仅具有较强的可操作性,而且有较高的预测精度,能有效提升战时物资需求预测水平.     

回归型支持向量机的机翼结冰冰型预测

飞机结冰严重威胁着飞行安全。针对机翼结冰冰型预测时不确定性因素较多、难以准确预测的问题,提出了一种基于回归型支持向量机的机翼结冰冰型预测方法。在建立冰型模型的基础上,利用回归型支持向量机(Support Vector Regression,SVR)获得冰型多项式系数,从而预测出相关飞行条件和大气条件下的冰型。仿真结果表明,该方法具有较好的预测能力,可以及时提供可靠的结冰信息,为保证结冰条件下的飞行安全提供了保障。     

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。