军事通信网络效能评估中的多数据源融合方法

通过分析军事通信网络效能评估数据源的特征,提出了一种融合专家经验、仿真和实测数据评估军事通信网络效能的方法。包括用信念图统一表达数据形式;以实测数据为训练样本,使用支持向量机拟合网络参数与性能指标关系模型,通过比较预测值与仿真结果获取仿真数据可信度;采用扩展贝叶斯法融合多源数据,给出了基于多数据源的军事通信网络效能评估流程;最后以评估某舰艇编队军事通信网络效能为例,给出了具体融合过程,结果表明融合多数据源的评估结果的有效性和可信性更高。     

基于SVM的军用飞机任务能力评估方法

从飞机作战使用的角度出发,分析了影响运输类飞机任务能力的主要因素,建立了运输类飞机任务能力评估指标体系。在此基础上针对当前飞机任务能力评估方法的不足,提出了基于多元分类支持向量机的飞机任务能力评价方法并以某航空型号项目为例,介绍了该方法的应用情况。实例表明,运用该方法对飞机设计方案任务能力进行评估,不仅可以快速地对方案进行任务能力优劣排序,而且可根据现役飞机使用情况找出设计方案的具体不足,初步解决了飞机设计阶段任务能力评估难题。     

SVM异常数据识别的比例风险预测模型

剩余寿命预测在设备维修管理中扮演着重要的角色,准确的剩余寿命预测对制定维修策略起着至关重要的作用,从而可以有效避免设备故障的发生.提出一种基于支持向量机(SVM)异常数据识别的比例风险模型(PHM)用于剩余寿命的预测,该模式利用支持向量机和比例风险模型分别实现异常状态数据的识别和剩余寿命的预测.案例研究表明,SVM -PHM模型较PHM模型具有更好的预测精度.     

基于EMD和二叉树支持向量机的调制识别算法

针对数字调制模式识别问题,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和二叉树支持向量机的识别算法。该算法通过对数字信号进行经验模式分解,利用分解得到的本征模式函数构造分类特征,再运用二叉树支持向量机作为分类器实现了6种信号的分类。仿真结果表明,该算法具有很好的识别性能。     

基于SLPP-LSSVM的空战效能评估研究

针对现代空战效能评估多层次、多因素、非线性耦合的复杂特点,提出一种基于有监督局部保留投影(SLPP)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的空战效能综合评估模型.先利用SLPP对数据局部信息和类别信息的处理能力,提取空战效能数据中有辨识力的低维特征;利用获取的低维特征构建LSSVM空战效能综合评估模型;通过构建的模型,对空战效能进行评估.计算分析表明,所提出模型的评估结果与专家的评估结果相一致,没有出现错判,不同参数下结果输出也很稳定.因此,将该模型用于空战效能评估是有效和可行的,也为空战效能评估提供了一种可靠的技术途径.     

一种基于多组PSO的支持向量机参数优化算法

支持向量机具有优良的学习能力和推广能力,然而其性能依赖于算法参数的选取.在粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于多组粒子群优化的支持向量机参数优化算法,该算法将各粒子自动分成多个组,能较快地在支持向量机算法参数取值范围内搜索到相应数据的算法最优参数和最优性能.     

向量在中学数学中的应用

利用向量的性质、定理和公式,可以解决一些中学中的等式、不等式及求极度值等问题,用向量解题,步骤极其简单,而且推理浅显易懂,在中学数学中有着广泛的应用.     

基于支持向量机的武器系统研制项目评估分析

对常规评估方法和支持向量机模型用于武器系统研制项目评估进行了分析和比较,着重分析了应用支持向量机进行武器系统研制项目重要度评估的具体形式以及方法特点,通过实例进行了分析验证,取得了满意的结果.     

模糊超球支持向量机

提出了模糊超球支持向量机算法。首先根据样本分布特性将样本空间划分成有限个超球子空间,超球半径经归一化处理后作为各球心样本点的模糊属性值,超球球心组成新的训练样本集,在构造决策超平面的过程中对应不同模糊属性值的各输入样本增加了不同训练权重。仿真实验结果表明:该算法减少了训练样本数,有利于提高支持向量机的训练速度和测试速度,有效地防止了训练样本中噪声点对训练结果的负面影响。     

GFT中的向量编译技术

本文介绍了一个高效而简洁的编译程序GFT及其所使用的主要编译技术。