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介绍了现有的柴油机技术状况评估方法,分析了这些方法的局限性和支持向量机在处理小样本、非线性、高维数等方面的优势。提出了基于支持向量机的柴油机技术状况评估模型。确定了能够表征柴油机技术状况变化的特征,并通过实车试验提取这些特征;构建了基于支持向量机的柴油机技术状况评估模型,并对部分试验车辆柴油机进行了评估。结果证明:支持向量机在装甲车辆柴油机技术状况评估中的应用是可行的。 相似文献
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当旋转机械发生故障时,其振动信号常常表现出较为复杂的调制形式,经验模式分解能根据信号的真实物理意义完成自适应分解。支持向量机由于其出色的学习性能和良好的推广能力,使其在包括故障诊断在内的众多领域得到较为广泛的应用。利用经验模式分解结果提取频带能量特征向量,采用有向无环图决策支持向量机实现对轴承状态的判别,并基于留一法优化支持向量机的模型参数。最终的应用结果表明,基于EMD和有向无环图决策支持向量机方法可以有效实现对轴承的状态判别。 相似文献
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目标威胁判断是防空作战中一项重要内容,在建立目标威胁模型时,首先要挑选特征参数,分析了影响威胁度的若干因素.这里采用Rough理论中知识约简方法选择目标的特征参数;支持向量机是一类新型机器学习方法,由于其出色的学习能力,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点,利用支持向量机建立了威胁判断模型,给出了实例和解决此问题的支持向量机源程序.通过实例与神经网络法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确和简单. 相似文献
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何曰光 《武警工程学院学报》2009,(6):18-21
支持向量机是一种新的机器学习方法。本文结合遥感图像和支持向量机的特性,重点分析了支持向量机在遥感图像分类、遥感图像压缩、遥感图像特征提取等方面的应用。并对支持向量机在遥感图像分析与处理中的应用趋势及有待进一步研究的问题进行了探讨。 相似文献
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基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。 相似文献
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针对装备软件成本估算时面临的历史数据少的小样本难题,提出把机器学习理论运用到装备软件成本估算研究领域,构建了基于相关向量机的小样本装备软件成本估算模型,采用COCOMO模型数据库中的数据对所构建模型进行训练和验证。为进一步验证所构建模型的合理性,在机器学习领域分别运用支持向量机模型和神经网络模型对相同数据进行估算,实验结果证明了基于相关向量机估算模型在小样本装备软件成本估算时比其他两种模型更精确。 相似文献
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提出基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量机算法(AGA-LS-SVM)的新方法,用于二维缺陷重构,建立由缺陷的漏磁信号到缺陷二维轮廓的映射关系。该方法实现人工裂纹缺陷的二维轮廓的重构,试验结果表明,该方法具有速度快、精度高和很好的泛化能力,为漏磁检测定量化提供了一种可行的方法。 相似文献
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弹药保障CGF智能决策系统是装备保障效能评估系统必不可少的组成部分,其核心是对人类决策行为的建模与仿真.在介绍智能决策含义和决策过程的基础上,重点研究和分析了CGF智能决策行为,构建了CGF智能决策模型.针对决策过程中由于无法获得人脑思维方式而导致行为模型的表达、描述、推理等受到怀疑的问题,在弹药保障CGF智能决策模型中,将决策行为分解为任务决策、过程决策和动作决策3个步骤,接近于人类思维方式.同时,对实现弹药保障CGF智能决策具有关键作用的任务决策原则、过程决策方法和动作决策规则进行了研究,并给出了应用实例.实例证明,弹药保障CGF智能决策方法逻辑清晰,易于理解和维护,便于实现. 相似文献
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本文讨论了大型稀疏线性代数方程组的迭代算法、加速方法、存贮技术及并行算法。结合向量机特点,采取有效程序优化措施,开发研制了标量和向量库程序。在YH系列机上试算结果表明:大型稀疏线性代数向量迭代库比标量迭代库速度有较大提高。当N≥100时,在YH─1机上加速比约2~8;在YH─2机上约2~7;当迭代次数增加时,加速比提高更明显;库中共轭梯度(CG)加速方法能有效地加快收敛,可减少迭代次数一半以上。 相似文献
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针对复杂装备所面临的智能维护问题,进行了复杂装备的网络化智能维护架构理论研究,以满足装备保障的需要。首先,建立了复杂装备网络化智能维护的架构模型;其次,探讨了各部分的功能和系统实现的关键技术,并对其进行了性能分析;最后,将其应用到某型自行火炮的网络化智能维护中。结果表明,建立的复杂装备网络化智能维护架构具有可行性、可靠性和可扩展性,是进行复杂装备智能维护的一种全新的途径。 相似文献
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针对人的局限性可能会导致在提取特征中丢失重要信息,从而影响最终的识别效果问题,提出无监督特征学习技术的惯性传感器特征提取方法。其核心思想是使用无监督特征学习方法学习多个特征映射,再将所有特征映射拼接起来形成最终的特征计算方法。其优点是不会造成重要信息的损失,而且可以显著减少所使用的无监督特征学习模型的规模。为了验证所提出的特征提取方法在活动识别中的有效性,运用一个公开的活动识别数据集,使用三种常用无监督模型进行特征提取,并使用支持向量机进行活动识别。实验结果表明,特征提取方法取得了良好的效果,与其他方法相比具有一定的优势。 相似文献