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21.
针对现役装备技术状态评估多依赖于手工拆卸的现状,提出一种基于AdaBoost-SVM模式识别算法的在线技术状态评估方法。利用人工后坐在线检测设备对炮闩装置技术状态参数进行检测,在对检测数据进行相关性分析特征提取的基础上,引入支持向量机模式识别方法,建立炮闩装置技术状态评估模型。通过将评估模型与Ada-Boost算法相结合,每次迭代都根据测试精度对分类错误的样本点和各分量分类器的权重重新赋值,在下一次迭代中形成新的分量分类器以优化分类结果,最终将各分量分类器依其权重综合完成评估。实例分析结果验证了评估模型的正确性和有效性。 相似文献
22.
23.
针对面向SDR应用的SIMD数字信号处理器高带宽数据访存需求,提出并实现了一种新型的向量存储结构.该向量存储器由16路向量存储块构成,每路采用两组多体低位地址交叉编址存储结构,减少了访存体冲突,充分利用多存储体带宽,以较小的功耗代价实现并行访问多个向量数据.在此基础上,还设计了一种向量访存重整理单元,使向量存储器可灵活支持多路SIMD结构向量处理单元的非对齐访问,实现了其对向量存储器的共享.测试结果表明,该向量存储器能有效减少或消除向量处理单元之间的数据混洗操作,加速相关应用算法. 相似文献
24.
可测性指标是开展可测性设计、验证和评估的依据.针对传统可测性指标主要用于故障可检测性和故障可隔离性水平评价,不能全面反映面向装备健康管理可测性水平的问题,在定性分析装备健康管理对可测性的本质需求基础上,从全域和瞬态角度提出了五个可测性指标以定量描述面向装备健康管理的可测性水平;并基于故障模式状态矢量给出了可测性指标的分析计算流程.最后以某装备柴油机的机体子系统为案例详细说明了可测性指标的计算过程,应用结果表明所提指标具有一定的可行性和合理性,可以有效指导面向装备健康管理的可测性优化设计. 相似文献
25.
26.
本文利用向量等式:对线性代数中的两个重要结论作出新的证明。本文给出的证明,不但方法上具有新意,而且其解决过程也会使我们对问题本身有新的认识和理解。 相似文献
27.
利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立地球静止轨道高能电子通量在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善其早熟收敛现象。运用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数。利用滑动时间窗口策略更新模型数据,选择触发机制以及模型的再学习机制为设计变量,实现模型的在线预测功能。对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行的提前1~3天的预测实验,表明所建在线预测模型具有较高的预测性能,并具有一定的实用价值。 相似文献
28.
29.
首先利用半鞅Girsanov定理与闭图像定理证明了:若{Xn}是带滤基的完备概率空间(Ω,F,F,P)中的一列半鞅,其中滤基F=(Ft)t≥0满足通常条件,且{Xn}在关于P的Emery拓扑空间中收敛于X,则当概率测度Q相似文献
30.
基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的P2P流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点,将机器学习中Ada Boost算法的良好分类能力和SVM的泛化能力结合起来,提出一种基于Ada Boost-SVM组合算法的P2P网络流量识别模型,将SVM作为Ada Boost的基分类器,运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P流量识别。最后,以4种P2P流量数据为研究对象在MATLAB上进行仿真,仿真结果表明,提出的Ada Boost-SVM的组合算法在P2P网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的Ada Boost和SVM,组合算法的P2P流量平均识别率高达98.7%,远高于Ada Boost和SVM的识别率。 相似文献