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空袭目标识别是防空作战指挥决策的关键环节,针对空袭目标特征繁杂容易造成模型拟合和识别精度不高这一问题,为提高空袭目标的识别能力,提出了一种基于双层随机森林的空袭目标识别算法。该算法在第一层随机森林通过计算基尼指数变化量对特征进行重要性评估和优选,然后在第二层随机森林进行数据降维和目标识别,相较传统随机森林能够提高目标识别的准确率和稳定性。将该算法与传统随机森林、支持向量机和PNN神经网络进行对比分析,仿真结果表明该算法能够在保证识别准确率的基础上同时具有较高的识别速度和识别稳定性。 相似文献
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为应对电枢出口速度需要进行灵活以及精确调节的场景,提出了一种使用异步式线圈推进器作为主加速装置,同步式线圈推进器在尾部作为调速器进行速度控制的联合调速方案。在ANSYS中建立了将调速器放置于单段异步式线圈推进器出口的二维仿真模型,针对调速器的实体设计,分别对异步式推进器最后一匝线圈与同步调速器线圈间距离和调速器线圈长度进行了仿真分析;使用该模型验证了改变脉冲电源初始电压能够控制调速器调速范围,以及改变开关触发时间能够控制调速器实现需求的电枢速度补偿,进一步给出控制回路的设计方案,为电磁线圈推进尾部电枢速度控制应用奠定了理论基础。 相似文献
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针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。 相似文献
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