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。     

一种变质心高速旋转炮弹鲁棒姿态控制律

针对采用变质心技术的高速旋转炮弹的姿态控制问题,提出一种基于扩张状态观测器的动态面控制方法。根据由弹体和单滑块组成的多体系统的特点,建立了系统的姿态动力学模型,并对其进行了合理的简化。将系统的滚转通道引起的强耦合、建模误差及外部扰动等视为未知不确定干扰,并且考虑由于炮弹尺寸限制而引起的多体系统控制输入(滑块位移)的有限性,设计了扩张状态观测器和辅助系统,分别对系统的干扰进行观测以及处理控制输入的有限性,综合动态面控制技术设计了姿态控制律,最后基于李雅普诺夫稳定性原理证明了控制器的稳定性。仿真结果表明,该控制器能够在克服干扰的前提下快速稳定地跟踪指令信号,具有良好的控制精度和鲁棒性。     

组合式空调机组状态监测与故障诊断系统设计

组合式空调机组具有功能段组合灵活、技术参数可选范围大以及对目标环境指标操控性强等优点，广泛应用于导弹和卫星测试环境调控等军事领域。但是机组在运行过程中常出现风机风量不足、加热器加热不均以及除湿能力下降等问题，直接影响着机组性能的发挥。针对上述问题，以某基地某型空调机组为研究对象，设计了一套具有实时监测、在线评估、分段报警和故障诊断等功能的空调机组运行的状态监测与故障诊断系统，重点阐述了该系统的设计思路、硬件组成及软件框架。该系统在提高空调机组的性能监控、故障报警、故障诊断与隔离的能力及故障类型确定、故障部件的快速定位，为相关部门提供维修决策措施等方面具有实际意义。     

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.     

加强退伍军人平时管理的主要对策

退伍军人作为国防后备力量的重要组成部分,是未来高技术局部战争中兵员动员的首要对象。加强对退伍军人的平时管理,对于提高后备力量建设的质量和战时兵员动员的效益,对于增强军队的整体作战能力都具有极为重要的意义。然而,由于目前对退伍军人缺乏有效的管理机制,导致对退伍军人的管理大多处于一种无序的状态,极大地影响了后备力量建设的质量。笔者认为,要改变这种现状,当前必须着重抓好以下工作。     

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。     

基于二叉树支持向量机的空袭目标类型识别

针对现有空袭目标类型识别方法存在的不足,提出了一种基于二叉树支持向量机的空袭目标类型识别技术.该方法将二叉树与支持向量机有机结合起来,充分发挥了支持向量机解决两类分类问题的优势,有效地提高了识别率.最后给出了与现有识别方法的比较结果,证明了该方法的有效性.     

舰空导弹测试项目优化方法研究

舰空导弹测试项目设计优化的目标应是全面但最简。提出如下优化方法:用Luenberger状态观测器法提取能覆盖各方面性能的测试项目最简集合,根据可靠性预计、故障分析得到的可靠性薄弱环节筛选,最后根据各类测试的不同需求和约束条件确定测试项目集合。其思路和方法也可用于其他复杂系统。