回归型支持向量机的机翼结冰冰型预测

飞机结冰严重威胁着飞行安全。针对机翼结冰冰型预测时不确定性因素较多、难以准确预测的问题,提出了一种基于回归型支持向量机的机翼结冰冰型预测方法。在建立冰型模型的基础上,利用回归型支持向量机(Support Vector Regression,SVR)获得冰型多项式系数,从而预测出相关飞行条件和大气条件下的冰型。仿真结果表明,该方法具有较好的预测能力,可以及时提供可靠的结冰信息,为保证结冰条件下的飞行安全提供了保障。     

粗集支持向量机的战斗机空战效能智能评估

根据现代空战特点,选取了战斗机的空战效能评估指标集,并采用粗糙集理论对指标体系进行约简,提取对空战效能影响起关键作用的特征参数,消除冗余信息,减少了支持向量的维数。支持向量机(SVM)具有结构简单、全局最优、泛化能力强的优点。根据所提取的特征参数,文中提出采用回归型支持向量机(SVR)建立空战效能智能评估模型。并通过实例与指数法和BP神经网络法计算结果进行了比较,验证了该模型的可行性和有效性。     

基于区间数的第4代战斗机空战效能评估

根据第4代战斗机所具有的典型特征,建立了第4代战斗机的空战效能评估指标体系。采用区间数特征向量法确定了效能评估指标体系中的各指标的权重,给出了定量指标和定性指标的规范化方法,提出了采用区间数形式的加权和关系进行效能指标聚合的方法。最后,通过实例验证了所建立的空战效能评估指标体系的合理,评估方法的有效、可行。     

粗集可辨识矩阵的飞机空战效能评估

根据对现代空战模式的分析,构建了飞机的空战效能评估指标体系.针对以往多指标综合评估模型中权重系数确定的主观性问题,在基于粗糙集理论基础上,提出了采用可辨识矩阵计算各指标属性重要度的方法得到客观权重系数,在一定程度上克服了传统主观权重系数确定方法的不足.最后,建立了飞机的空战效能综合评估模型,并通过实例计算验证了该模型的...