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高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。 相似文献
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一、削减国防预算,调整装备发展思路
受财政赤字和债务危机影响,西方主要国家纷纷削减国防预算.美国计划未来10年削减4500亿美元国防开支,法国2011~ 2013年国防预算将削减35亿欧元,英国未来4年国防预算将每年削减8%.为在预算削减的情况下保持军事优势,各国更加注重核心能力建设.
1.突出装备建设重点
在国防预算削减的背景下,主要国家调整或中止部分武器装备发展.美国计划削减F-35采购数量,中止“联合战术无线电”系统地面移动电台项目,取消海军电磁导轨炮和自由电子激光器项目,中止第30批次“全球鹰”无人机等;法国推迟“幻影2000”战斗机现代化项目;英国退役“皇家方舟”号航母,并调整新航母的建造方案,将可部署航母由2艘改为1艘,舰载机数量减少为原计划的1/3. 相似文献
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新混合智能计算法在 UCAV 航路规划中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
无人作战飞机(UCAV)出航执行对地攻击(或侦察)任务,若事先针对敌方防御区内的威胁部署和目标的分布情况,就飞行航路进行整体规划设计,则可以综合减小被敌方发现和反击的可能性,最大限度地降低耗油量,从而显著提高其执行任务的成功率.在对进化算法研究的基础上.将用于解决旅行商问题(TSP)的进化算法加以改进,引入优秀个体保护法和模拟退火的策略思想,借以克服进化算法固有的易陷于局部最优的早熟现象,然后运用于UCAV的航路规划.实验结果表明,改进的混合智能计算方法简易而有效,寻优效果明显优于常规进化算法,规划出的航路能够满足UCAV飞行任务规划的综合需要. 相似文献
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