基于混合数据挖掘模型预测用户流失

用户流失预测问题广泛应用在银行、金融、电信等多种领域。对用户行为进行有效的预测和分析有助于企业的竞争和了解瞬息万变的市场规律。采用3种混合的数据挖掘模型对用户流失问题进行了研究,以形成一个准确高效的用户流失预测模型。这3种模型应用于数据挖掘的两个阶段:聚类阶段和预测分析阶段。在第1阶段中,对用户的数据进行过滤。第2阶段对用户行为进行预测。第1个模型采用了二分k-means算法进行数据过滤和多层感知人工神经网络(MLP-ANN)相结合进行预测。第2个模型采用层次化聚类与MLP–ANN相结合进行预测。第3个模型使用自组织映射(Self-Organizing Maps)与MLP-ANN进行预测。这3种模型预测分析基于真实数据,用户流失率采用3种模型混合计算的方式得出结果并同真实值进行比较。分析结果表明采用多模型的混合数据挖掘模型的数据准确度优于普通的单一模型。     

基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。     

基于响应面与遗传算法的柴油机喷射参数优化

为解决燃油喷射系统参数优化中高效寻求全局最优解问题,综合响应面设计和遗传算法的优点和不足,采用多项式响应面模型代替原始遗传算法中计算量庞大的目标特性分析模型,建立了多项式响应面模型和遗传算法相结合的参数优化方法。结合非线性规划的凸性分析证明了遗传算法在预定优化区间内全局最优解的唯一性。对优化匹配后的喷射参数进行了模拟计算,结果表明:优化后柴油机油耗降低了1.96g/(kW·h),功率上升了0.99%,排气温度降低了21.86℃。表明该方法具有简单可靠、优化效率高等特点。     

静态初始条件下的歼击机中距攻防引导方法决策

在静态初始条件下,歼击机中距攻防引导方法的选择是一个定性与定量相结合的类别划分问题,因此,将粗糙集理论与概率神经网络相结合用于该问题的解决。首先,利用粗糙集理论实现专家知识约简、空战态势信息集压缩,得到最小决策信息集;其次,利用概率神经网络进行概率决策推理;最后,通过实例分析,结果表明决策推理正确,在不确定环境下仍然有效,提高了决策过程的自动化程度。     

巡航导弹INS/视觉组合导航方法

巡航导弹仅依靠惯性导航系统进行导航时,其导航误差将随着时间的累积不断变大。INS/GPS是最常用的组合导航方式,但存在战时不可用的缺陷。为此提出了一种基于EKF的巡航导弹INS/视觉组合导航方法。利用巡航导弹相对于单个已知点地标的视觉信息(方位角和高度角)和高度信息,巡航导弹INS的位置和速度误差能够同时被估计出来。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

机翼不对称损伤飞机在大侧滑角下的操稳特性研究

对某小型电动无人机(以下简称SEPUAV)在其左翼破损40%面积矩下的操稳特性进行详细分析。首先在此损伤下典型大侧滑角定常工作点附近进行特殊的小扰动线性化,然后进行特征根和飞行运动模态的分析;其次对此特殊构型SEPUAV进行操稳特性、时频响应特性进行分析。分析结果表明:左翼破损40%面积矩SEPUAV出现特有运动模态并影响全部纵侧向运动状态的响应;部分传递函数出现较多非最小相位零点从而导致初始响应发生反向;部分通道的Bode图中出现多个波峰波谷并有相角提前等现象。分析结果对后续容损飞行控制器的设计起到铺垫的作用。     

两栖型指控车非线性横摇安全盆侵蚀研究

采用单自由度系统研究了两栖型指控车在规则波激励下的非线性横摇和倾覆,非线性横摇控制方程应用四阶龙格库塔法进行数值积分;以波浪扰动力矩的幅值和波浪的频率作为变量,研究了两栖型指控车的安全盆侵蚀问题。以波浪扰动力矩的幅值为变量的安全盆侵蚀研究结果表明:当波浪扰动力矩大于0.01时,安全盆开始出现侵蚀现象,当波浪扰动力矩大于1.84时,安全盆的安全域已经变成了几个离散的点,随着波浪扰动力矩继续增大,安全盆的安全域将继续严重侵蚀,直到消失为止。以波浪频率为变量的安全盆侵蚀研究结果表明:两栖型指控车的安全盆侵蚀对波浪的频率敏感,安全盆出现明显的侵蚀;随着频率的增大,安全盆侵蚀将不会发生,表明两栖型指控车对高频波浪是安全的。     

基于遗传神经网络算法后勤指挥决策能力预测

分析了后勤指挥的主要影响因素,运用信息论中的信息压缩原理,建立和优化了后勤机关指挥决策能力预测指标体系。建立了遗传算法优化的BP神经网络后勤机关指挥能力预测模型,消除了BP神经网络存在的初始权值和阈值难以确定的局限性。给出了预测实例,证明了该算法的合理性和有效性。     

ISAR雷达欺骗式干扰信号生成算法

宽带ISAR雷达能够从目标回波中计算得出众多目标特征,对ISAR雷达的干扰信号必须高逼真地模拟目标的电磁散射特性和运动特性。从弹头目标电磁散射机理出发,分析了干扰信号生成流程,提出二维成像干扰的实现方案。针对虚假目标特性模拟问题,提出基于一维距离像模板合成欺骗干扰信号的算法。算法采用距离像模板与实际宽带ISAR信号的卷积调制处理,生成的干扰信号能较好地反映目标的电磁特性。通过多个脉冲的模拟,生成的干扰信号也能够准确反映目标的运动特性。仿真实验对暗室测量数据和HRRP模板数据进行成像效果对比,验证了算法的有效性。该算法对二维成像干扰机的工程设计具有指导意义。     

基于系统动力学的装备保障体制系统仿真分析

装备保障体制系统具有复杂性、动态性和非线性等特点,构建了三级装备保障体制的SD仿真理想模型和仿真延迟模型。充分考虑保障系统生成各要素之间都具有的反馈性和时滞性,通过模型仿真对三级装备保障系统的稳定性进行了分析,并指出了建立二级装备保障体制的条件,分析了军民联合的保障机制对保持保障系统稳定性的重要作用。最后基于仿真结果提出了装备保障体制建设方面的几点建议。