基于随机森林法的机械变速箱技术状态评估

将随机森林RF(Random Forests)引入到机械设备技术状态评估领域,对某型坦克不同劣化程度的变速箱振动加速度信号数据进行分类研究,分类精度达到97%以上,证实了此方法的有效性。基于RF的评估方法具有组合分类器精度高、树型分类器运行速度快的特点,在机械设备状态识别、故障诊断中表现出了良好的性能。     

基于任意分布随机Petri网的装备维修保障建模与分析

通过将任意分布随机Petri网的基本理论和算法应用到装备维修保障的建模与分析,建立了维修保障系统的任意随机Petri网模型,实现了随机Petri网中变换概率服从指数分布的限制.根据实际系统中相关数据的统计分析和经验估计,以便为利用矩姆函数分析方法对维修保障系统的性能进行分析,为维修保障决策层提供参考,获得了一些有价值的性能指标信息.     

基于目标结构特征像的SVM目标识别方法

针对支持向量(SVM)对目标高分辨一维距离像(HRRP)识别率和稳定性不高的问题,研究将目标分解理论推广应用于对目标极化散射矩阵的分解,求得了目标结构特征像.在分析研究SVM的训练和测试方法的基础上,采用SVM通过结构特征像对两实验目标进行分类识别,结果表明,基于目标结构特征像的SVM目标识别方法能够提高目标正确识别率,且其稳定性较好.该方法是一种有效的目标识别方法.     

超级计算机发展的新技术和新观念

近年来，超级计算机技术的新发展和研制超级计算机的新观念表明，更高性能超级计算机的体系结构正酝酿着新的变化；研制更高性能超级计算机不但应重视性能价格比，而且应重视性能拥有代价比；研制超级计算机不再是超级计算机公司的专利；人们不但需要高性能计算机，还需要高生产率计算机。     

非相干两点源对单脉冲雷达的干扰分析

建立了对单脉冲雷达进行角度欺骗的非相干两点源干扰模型;分析了在两点源随机相位差的影响下,两点源功率比不同时的雷达天线指向误差角.仿真表明:非相干两点源能够有效地对单脉冲雷达角跟踪系统造成测角误差,其干扰效果可以等效成相位差为π/2的相干两点源干扰;雷达天线在两源等功率时指向两者重心,功率不等时既不指向两源能量重心也不指向功率较大者,而是两者之间的某个点.     

基于最小二乘支持向量机的坦克炮身管剩余寿命预测方法

针对高膛压坦克炮身管剩余寿命预测的难题,结合坦克实弹射击试验数据量少和非线性的特点,基于最小二乘支持向量机构建了坦克炮身管剩余寿命预测模型,给出了模型参数的选取方法,并以某型坦克炮射击试验为基础,对坦克炮身管剩余寿命预测模型进行了验证。结果表明:该模型预测坦克炮身管剩余寿命效果良好。     

基于支持向量分类的装备完好性预测模型

对抗的战场环境和任务的变化，越来越需要装备战备完好性来保障作战行动。保持或提高装备战备完好性是装备保障的核心和中心工作。利用基于结构风险最小化的支持向量分类（Support Vector Classification，SVC）方法对装备的战备完好性进行了预测，提高了机器学习方法的预测能力。并以车辆装备发动机的技术状况数据为实例，建立了预测模型，通过参数选择，提高了模型预测的正确率、命中率等指标。结论表明：支持向量分类方法是预测装备战备完好性的有效方法。     

一种基于KNN-SVR的基因表达缺失值的估计方法

为了消除不相似基因对基因表达谱中缺失值估计的影响,提出了一种基于KNN SVR的缺失值估计方法.该方法先通过最近邻法选出与目标基因表达最相似的一组完全基因,再用这些基因通过支持向量回归对缺失值进行估计.还提出了用标准化偏差的方差来度量算法的稳定性和估计值的可信度.该方法通过对基因的过滤提高了缺失值估计的有效性.实验结果表明,KNN SVR法具有较高的估计精度和稳定性.     

一种舰船目标一维距离像识别的新方法

提出了一种基于傅里叶-梅林变换和二叉树支持向量机相结合的舰船目标一维距离像识别方法。该方法充分利用了傅里叶-梅林变换具有的时移与尺度不变性和支持向量机在小样本分类中的优势,可以改善目标的特征稳定性,提高识别性能。针对多类舰船目标的识别,提出采用聚类分析中的均值距离来生成二叉树,将分类器分布在各个节点上,构成了多类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量。对4类舰船目标仿真实验的结果表明,该分类方法具有较高的识别性能、较快的识别速度。