面向像斑的高分辨率遥感影像自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市QuickBird和WorldView影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度（82%与82.67%）、常规支持向量机分类总精度（87.33%与88%）、最小二乘支持向量机分类总精度（88%与89.33%）相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

高分辨率遥感影像的自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市Quick Bird和World View影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度(82%与82.67%)、常规支持向量机分类总精度(87.33%与88%)、最小二乘支持向量机分类总精度(88%与89.33%)相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

粗糙集理论的支持向量机建模研究及应用

结合粗糙集的属性约简和支持向量机的分类机理,提出了一种混合算法.将粗糙集理论中的属性约简引入到支持向量机中来,把粗糙集作为支持向量机的预处理器,先降低原问题的维数,以支持向量机方法建立预测模型.提高了SVM的推广能力,减少存储空间,加快了支持向量机的训练速度,取得了满意的预测结果.     

基于混合核SPSO-SVM飞机复合材料健康监测研究

针对复合材料异常检测或健康监测的问题,提出了一种改进的粒子群算法训练混合核函数支持向量机,并用其进行复合材料健康状态辨别。通过有限元分析软件ANSYS14.5模拟碳纤维复合材料样板,获取了复合材料样板不同损伤类型的阻抗谱,提取了不同类型的阻抗特征参数,构建训练样本对混合核函数支持向量机进行训练,再将没有进行训练的阻抗特征数据送入到训练好的混合核函数支持向量机进行复合材料构件的健康状态辨别。结果表明:相比于Cole-Cole曲线分段各段电阻抗实部或虚部幅值的平均值,选取复合材料Cole-Cole曲线分段线性拟合斜率作为特征参数时,混合核函数支持向量机具有更高的健康状态辨识准确率。复合材料样板健康状态辨识仿真实验表明,该方法具有较高的健康辨识精度。     

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。     

基于数据场改进的目标分群算法

针对支持向量聚类算法训练样本不稳定问题,引入数据场概念,提出一种基于数据场的支持向量聚类算法,将数域空间构成的数据场中势值较高样本作为训练集获得模型再进行预测聚类。将改进的算法用于态势估计中目标分群问题,仿真结果表明:该算法在样本容量不是很高条件下的准确率较传统算法有所提高,很好地解决了训练样本选择影响聚类效果的问题,但改进后算法耗时较原先有所增加。     

基于GA-SVM的装备保障设备报废技术鉴定方法

为提高装备保障设备报废技术鉴定的准确性,提出了一种基于支持向量机的报废技术鉴定方法.分析了报废技术鉴定主要特征,并给出了各特征的量化和预处理公式.介绍了支持向量机基本原理,并引入遗传算法对支持向量机的惩罚参数和核参数进行寻优.算例验证结果表明,与常见分类算法相比,基于高斯核的支持向量机在装备保障设备报废技术鉴定中,训练时间更短、分类精度更高.     

粗糙集和FSVM结合的雷达信号识别法

结合粗糙集的属性约简和支持向量机的分类机理,研究了一种混合算法,即应用粗糙集的属性约简过程作为预处理器,可以把冗余的属性及值和冲突的对象从决策表中删去,但不损失任何有效信息;由于传统支持向量机在多分类问题时出现的不可分区域现象,使用了模糊支持向量机进行后面的分类建模和预测,使得训练时间大大缩短和分类性能显著提高。将这种混合方法应用到雷达信号识别中,仿真实验证明该方法是有效的。     

基于SVM的坦克炮弹外弹道仿真模型

运用基于支持向量机理论试图建立一个新的坦克炮弹外弹道仿真模型,以期取得更好的仿真效果。首先,分析了支持向量机回归理论和仿真模型的构建。其次,对坦克射表数据进行整理,构建了训练样本集和测试集。最后,利用构建的训练样本集和测试集分别对模型进行训练和测试,测试结果表明:由于支持向量机的强非线性映射能力,模型获得了很好的弹道形状与瞄准角的映射关系,从而较好地解决了目前通用仿真模型中与实际相差太远、模型复杂、条件苛刻、计算量大,不便实际应用等问题。     

基于支持向量机的多传感器空中目标识别研究

针对空中目标识别的复杂性,将支持向量机引入对空中目标的多传感器识别,对其机理进行了详细分析,建立了基于支持向量机的空中目标识别的算法模型.仿真实验的结果表明,该方法具有很好的识别效果,并且是一种能在训练样本很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法.     

基于多信息的柴油机缸套磨损故障诊断研究

采用了模糊神经网络模型,对柴油机缸套磨损故障以及缸套破坏性磨损故障进行了诊断研究.通过缸套磨损故障的模拟实验,获取柴油机机身振动和铁谱分析等多源多维故障信息,并对融合故障信息进行预处理,解决了模糊神经网络输入矢量的模糊特性化、输出矢量的隶属函数及网络的学习训练问题,对缸套不同磨损故障进行了诊断.研究表明,这种基于多信息的诊断方法减小了故障诊断的不确定性,提高了诊断精度.     

模糊方向神经网络在火箭发动机故障检测与分离中的应用

提出了一种模糊方向神经网络分类器,并应用于液体推进剂火箭发动机故障检测与分离。模糊方向神经网络采用模糊集表示发动机故障模式,模糊集是方向超体聚集形成的集合体,方向超体则由单位方向、夹角和两个半径确定。模糊方向神经网络能在一次循环学习中形成非线性方向边界。故障检测与分离的仿真研究表明：模糊方向神经网络的识别性能是比较优越的。     

基于神经网络的模糊理论在桥梁状态评估中的应用

探讨了模糊数学中的隶属函数在桥梁技术等级状态评估中的应用.在研究现有桥梁状态评估方法的基础上,把人工神经网络和模糊数学理论结合起来应用于大跨度预应力斜拉桥的等级状态评估,建立了基于三层神经元的模糊神经网络模型,并建立结构损伤度函数及等级隶属度模型,通过样本学习训练,获取评估专家的知识及直觉思维,最终确定桥梁所对应的技术状态等级.以检测的480组索力数据作为学习样本,另外4组作为验证样本进行了索力状态评估预测.计算结果表明,网络预测值与期望值吻合良好.     

炮兵作战指挥训练手段与训练质量相关性分析

为了探索炮兵作战指挥训练手段与训练质量之间的关系,在向有关专家咨询的基础上,运用模糊数学方法对现有炮兵作战指挥训练手段进行模糊综合评价及模糊聚类分析。从分析中可以得到不同训练手段对训练质量各因素影响程度不同;利用组合数学模型对炮兵作战指挥训练手段的优化组合,提供了数据支持,实现优劣互补;通过建立模糊相关矩阵,为炮兵作战指挥训练手段比例分配提供依据。     

基于不同模糊模型的实弹射击成绩评定研究

针对舰艇导弹实弹射击成绩评定问题,分析了射击训练特点,运用模糊评判方法及Matlab函数工具,建立了成绩评定两级评判模型,并通过一次射击训练具体分析了采用不同模糊模型对成绩评定的影响.计算证明使用"主因素突出型"模糊模型,可较好满足成绩评定需求,为客观、全面评价导弹实弹射击训练提供了一种有效的手段.     

基于交叉熵和新转移函数的模糊神经网络分类器

针对目前普遍采用的误差平方和准则及Sigmoid转移函数在BP算法应用中存在的缺陷和不足,提出了基于交叉熵准则和新的S型转移函数构建的模糊神经网络分类器,并将这种分类器应用于心肌梗死的定位诊断,结果表明其训练效率和识别性能都明显优于传统的模糊神经网络。     

BP神经网络在效能评估中的样本训练

根据WSEIAC模型建立了地面防空导弹武器系统效能评估的指标体系,并依此模型建立与之对应的三层BP神经网络.简要分析了BP算法的实现过程,利用专家打分法和模糊层次法相结合的方式取得该神经网络应用于地面防空导弹武器系统效能评估时的训练样本,并对此神经网络进行学习训练,直至达到精度要求.经验证,该网络在评价地面防空导弹武器系统效能时减少了评估中的人因影响,使评估结果更为科学.     

武器系统训练质量综合评估研究

探讨了武器系统训练质量综合评估的方法。综合考虑平时训练成绩和演习考核成绩,从静态和动态2个方面入手分析了武器系统训练质量的影响因素;以某炮兵武器系统为例,建立了综合评估指标体系;运用多级模糊综合评判法实现了对某炮兵武器系统营训练质量的综合评估。     

炮兵指挥信息系统综合训练质量评估

针对炮兵指挥信息系统综合训练质量评估的复杂性,按照"三位一体"的原则,全面考虑评估目的、被评对象特点、评估方法三者之间的协调一致性,采用了多级模糊综合评价方法与因子分析法相结合的组合评价方法,既实现了对训练质量的量化评估排序,又查找分析了影响综合训练质量的因素,经实例验证可行有效。