智能反射面辅助的无线网络加权和速率优化设计

针对智能反射面(intelligent reflecting surface, IRS)辅助的无线网络传输设计的目标是通过联合设计基站处的发送波束形成向量和IRS的反射系数,在满足基站发射功率和IRS单位模约束的条件下,使多个地面用户的加权和速率最大化。为了求解非凸的目标函数,提出一种交替优化方法,其中采用黎曼流形梯度(Riemannian manifold gradient, RMG)方法来优化反射系数,使用二分搜索法优化发送波束形成向量。此外,为了降低RMG方法的复杂度,设计了一种智能元素块坐标下降方法。仿真结果验证了所提算法的有效性,并且表明通过优化设计反射系数,IRS可显著提高无线网络的频谱效率。     

基于粗糙集与最小二乘支持向量机的飞机综合智能论证

结合粗糙集的属性约简理论与最小二乘回归支持向量机的回归思想,提出了一种基于粗糙集与最小二乘回归支持向量机的飞机设计综合智能论证模型。首先根据历史数据建立属性决策表,然后应用粗糙集理论对飞机综合论证指标参数属性进行约简来获得影响飞机设计综合论证的核心指标,最后再利用支持向量机回归模型建立与飞机综合论证核心因素之间的非线性映射模型来对飞机的作战效能进行预测。仿真实例验证了该方法可以降低模型的复杂度,加快SVM的训练速度并具有良好的预测效果。     

面向众核处理器的阴阳K-means算法优化

传统阴阳K-means算法处理大规模聚类问题时计算开销十分昂贵。针对典型众核处理器的体系结构特征,提出了一种阴阳K-means算法高效并行加速实现。该实现基于一种新内存数据布局,采用众核处理器中的向量单元来加速阴阳K-means中的距离计算,并面向非一致内存访问(non-unified memory access, NUMA)特性进行了针对性的访存优化。与阴阳K-means算法的开源多线程实现相比,该实现在ARMv8和x86众核平台上分别获得了最高约5.6与8.7的加速比。因此上述优化方法在众核处理器上成功实现了对阴阳K-means算法的加速。     

小生境粒子群支持向量机的网络故障诊断

针对支持向量机(SVM)在网络故障诊断中应用存在的参数设置和诊断模型复杂的问题,提出一种基于小生境粒子群优化的SVM解决方案。算法在进行参数寻优的同时考虑支持向量个数,实现对诊断模型复杂度的优化,并采用小生境粒子群算法进行求解,提高算法跳出局部最优的能力。在DARPA数据集上的实验表明本文提出的方法能够有效提高诊断模型的泛化性和诊断速度。     

有源波束形成器

本文的主要工作,旨在对有源波束形成器进行分析与综合,导出了这种波束形成器设计的一般方法;并利用这种设计方法对引进设备进行了计算,同时将计算结果与设备的实际数据进行了简单比较:计算结果取标称值后与引进设备的实际使用值完全相符。     

基于迭代退火算法优化的SVR在核动力装置故障诊断中的应用

针对船用核动力装置主蒸汽管道破口大小依照监测参数的变化很难有精确估计的问题,首先使用了支持向量回归(SVR)对破口大小进行了判断,将破口大小作为诊断模型的预测值;然后,使用迭代退火算法对支持向量机的训练参数进行了优化,并与未优化的模型进行了对照。对比结果表明:优化后的诊断模型精度高,泛化能力强。     

基于SVR的飞行学员培养效果仿真

研究了飞行学员培养效果与训练内容、训练时次的关系是进行课程优化的前置工作,针对实际工作很难对训练计划的阶段训练效果进行预测,缺少必要的工具对飞行学员经过阶段性培养后应达到的水平进行定量化描述,在运用层次分析法对近3年飞行学员能力评定的基础上,利用支持向量机回归预测方法,构建了飞行学员培养效果预测模型,并利用MATLAB进行了验证,可为飞行学员训练效果预测提供技术参考和研究方向。实例表明,与常用的BP神经网络预测方法相比,所提出的支持向量机回归预测方法在训练效果预测精度上具有明显优势。     

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。     

基于改进支持向量回归机的天基信息系统效能评估

天基信息系统效能的评估对于一体化作战的现代战争具有重要意义。针对武器系统效能评估的影响因子复杂、样本数量少、非线性较强等特点,采用支持向量回归机算法,并引入布谷鸟搜索算法对支持向量回归机的3个参数进行优化选取。仿真实验结果表明,改进支持向量回归机与传统支持向量回归机、BP神经网络相比,具有更高的准确度,可以有效地对天基信息系统进行效能评估。     

基于二阶锥规划的MIMO雷达稳健自适应波束形成

针对MIMO雷达自适应波束形成中期望目标导向矢量的失配问题,提出了一种基于二阶锥规划(SOCP)的稳健自适应波束形成算法。该算法首先将1个MN维(M,N分别为发射和接收阵元数)的权矢量分解成2个低维(1个M维和1个N维)权矢量的Kronecker积,然后分别限制实际的目标发射导向矢量和目标接收导向矢量与假定的导向矢量之间的误差范数的边界,通过优化最差性能,利用SOCP求得分解后的2个权矢量,最后再合成原权矢量。通过降维处理,算法在保证波束形成器性能的基础上,有效地降低了运算复杂度。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于改进支持向量回归机的火炮身管寿命预测

为准确预测火炮身管寿命终止时火炮射弹数,根据射击过程中火炮身管磨损量与身管寿命特性,分析了身管膛线起始部磨损量与身管射弹数之间的关系,提出了支持向量回归机算法,并采用遗传算法进行模型优化改进,得到火炮身管寿命预测最优模型。结合两种类型火炮的身管数据,利用该模型对身管寿命进行预测,并与原始支持向量回归机进行对比,通过分析可知改进的支持向量回归机预测效果好、精度高,为火炮在实际应用中身管的寿命预测提供了新的思路。     

基于支持向量机的彩色图像恢复新方法

引起图像退化的因素众多,因而难以用一个统一的方法来进行恢复处理。鉴于图像的像素和各颜色分量通道间本质上存在某种相关性,以及以支持向量机为核心的统计学习理论具有较好地解决小样本、非线性、高维数问题的能力,提出了一种新的空域图像恢复方法,并通过对来自于待处理图像本身的训练样本的学习,构造自适应的回归插值函数;然后基于该函数对图像作有选择的修改,从而达到图像恢复的目的。实验表明,该方法是有效的,并且具有较好的泛化性能。     

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。     

基于粒子群算法维修保障单元优化配置

针对维修保障单元配置过程中需权衡综合多因素问题,提出了一种基于粒子群算法的维修保障单元优化配置决策模型和方法。首先,以维修任务完成概率为设计目标、以维修保障单元总数量为约束,建立维修保障单元配置决策模型;其次,运用粒子群算法对维修保障单元配置问题进行优化求解。通过具体实例分析,证明了该方法的正确性和有效性。     

支持向量顺序回归机的线性规划算法

支持向量顺序回归机是标准支持向量分类机的一个推广,它是一个凸的二次规划问题。本文根据l1范数与l2范数等价关系和优化问题的对偶原理,把凸的二次规划转化成线性规划。由此提了支持向量顺序回归机的线性规划算法,进一步用数值实验验证了此算法的可行性和有效性。并与支持向量顺序回归机相比,它的运行时间缩短了,而且误差i不超过支持向量顺序回归机;     

基于支持向量机的威胁判断模型

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.     

KPLS-SVM在缺失飞参数据估计中的应用

飞行参数的缺失给飞行事故调查工作带来了很大困难.将核的偏最小二乘法与支持向量机耦合,建立基于状态匹配的飞行参数估计模型可以较好地解决缺失飞参数据的估计问题.首先将初始输入映射到高维特征空间,进而利用偏最小二乘法在特征空间中提取对缺失飞参数据影响较强的得分向量, 最后将提取的得分向量作为输入建立支持向量机模型.既克服了输入变量间的相关性问题, 又降低了支持向量机的输入维数.仿真也说明了使用该方法估计缺失飞行参数的可行性和有效性.     

基于提升小波包的漏磁信号去噪研究

为了更好地解决对原始漏磁信号的噪声抑制问题,在讨论提升小波包变换的基本原理及特点的基础上,提出应用这种方法对漏磁信号进行分解和重构。与传统小波包变换相比较,该方法具有更高的分辨率和近似优化能力,研究结果表明,它能在保留原始漏磁信号有效成分的同时,更好地去除噪声。     

武器系统经济性参数的支持向量机方法分析

采用一种基于支持向量机的武器系统费用分析方法.计算结果表明,这种方法有效解决了参数法对样本量要求较高以及对非线性问题处理能力较弱等问题.与传统方法相比较,有更好的拟合精度和泛化能力,因而该方法可以作为研究此类问题的新途径.