支持向量机的可靠度时序预测分析与应用

提出了一种利用支持向量机进行可靠度时序预测的方法.通过重构相空间的饱和嵌入维数,确定支持向量机的最佳输入变量;利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性,实现时间序列的非线性预测.最后,应用于某型发动机涡轮增压器可靠度预测,结果证明该方法具有较高的预测精度和较强的推广能力,对于一般意义上的可靠度监测具有重要的价值.     

一种新的数组逻辑结构猜想方法

许多编译优化技术都依赖于数组的逻辑结构,然而在实际的应用中,有相当多的数组是无结构的一维数组,从而妨碍了编译器的优化工作。提出了一种新的数组逻辑结构猜想算法,它能将无结构的一维数组自动变换成具有多维逻辑结构的数组,从而使编译器的优化工作成为可能。首先给出一个引理,指出猜想后的多维数组应满足的基本性质,然后基于该引理给出了猜想数组的逻辑结构应遵循的两条基本规则,最后基于这两条基本规则给出了猜想数组逻辑结构的算法。实验结果验证了所提出的数组逻辑结构猜想算法的有效性。     

基于TSMD-SVM-HMM的机内测试智能降虚警方法

机内测试虚警问题是影响系统完好性和使用保障费用的重要因素。针对环境因素导致的虚警问题,设计了时间环境应力测量装置,应用支持向量机的小样本学习优点,建立虚警与环境因素的关联关系,应用隐马尔可夫模型的连续动态信号处理能力,描述系统长期工作历程中虚警的发生规律,提出了基于时间环境应力测量装置-支持向量机-隐马尔可夫模型的机内测试智能降虚警方法。最后,在某型直升机航向姿态系统上进行了应用与验证,试验结果表明:该方法有效识别出了机内测试的虚警。     

Banach空间中集值测度的表示定理

本文提出了用向量测度及概率测度生成集值测度的方法,推广了文[1]的结果,并给出了有界闭凸集值测度由一族等比向量测度生成的充要条件。     

基于支持向量机的装备故障间隔时间预测研究

针对装备故障样本数据量少、非线性强,故障预测困难的问题,提出了一种基于支持向量机回归的故障间隔时间预测模型.在不同核函数条件下,以提高核函数的普遍适应性和拟合精度为目的,通过实例分析选择了相对于装备故障数据的最佳核函数,并根据故障样本数据的特点,设计了与之相适应的核函数参数.实验结果表明,与常用的BP神经网络预测模型相比,该模型有更强的鲁棒性和推广能力,具有一定的实用价值.     

基于ARMA辨识的色噪系统状态参数鲁棒估计

实际环境中观测系统的噪声,同时存在着白噪、色噪声和尖点噪声的影响.已有的研究都仅考虑白噪或色噪声,首次将实际系统中可能出现的所有噪声纳入观测方程,推导出统一的带白噪形式的观测方程.新观测方程在色噪声ARMA辨识基础上,可以直接用于传统的卡尔曼滤波算法,避免了扩维滤波.于是状态参数的稳健估计归结为ARMA参数的辨识.重点研究了自由参数选取与输入噪声之间的关系,将鲁棒支持向量回归机的优化问题转换成最大后验估计问题,为合理选择自由参数提供了理论依据.仿真结果验证了新算法的有效性.     

基于核Fisher鉴别分析的RVM战斗机空战效能评估

为提高战斗机空战效能的评估能力,提出一种基于KFDA特征提取的RVM效能评估方法。该方法在系统分析基础上,引入战斗机空战效能评估指标体系;采用KFDA提取评估指标数据中的高阶非线性特征;凭借RVM在非线性系统建模方面的优势,构建所提取特征的战斗机空战效能评估模型,进而完成效能评估。实例分析表明,该方法对战斗机空战效能评估的均方根误差达到0.009 4,评估结果相对于其他方法更为准确,过程也更为科学合理,从而验证了其用于战斗机空战效能评估是可行和有效的。     

一种新的支持向量机决策树设计算法

支持向量机决策树的精度和速度取决于树结构。为了获得好的泛化性能,应由可分性强的类为树的上层结点定义分类子任务。提出了一种新的支持向量机决策树设计算法。决策树中每个结点的分类子任务定义规则如下:采用模糊核C-均值将当前训练集粗分为两个子集,然后基于隶属度从各个子集中选择可分性强的子类定义当前结点的分类子任务,并将可分性弱的子类移至下层结点。实验结果表明,该方法的精度和速度都优于其他传统的多类分类方法。     

雷达智能BIT故障预测方法研究

在总结了几种比较常见的故障预测方法的基础上，介绍了基于统计学习理论的支持向量回归算法。提出将智能遗传算法用来对支持向量回归模型的参数进行优化选取，并详细介绍了模型参数的选取过程，避免了参数的盲目设置。将建立起来的模型应用于雷达智能BIT故障预测领域，并以一组智能BIT状态监测的数据对预测模型进行训练和验证，实验结果表明支持向量回归模型能有效地对雷达故障进行预测。     

一种支持向量回归的局部邻域稀疏化方法

调整高斯核函数参数可以改变其VC维,通过密度聚类算法发现并分离全局中非线性复杂度不同的局部特征,以支持向量比率为优化指标确定满足局部稀疏条件的核函数,从而达到优化核函数选择以提高整体回归稀疏性的目的。