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一种确定指标权重的新方法 总被引:6,自引:0,他引:6
针对如何客观地确定某一状态下指标权重这一问题,在给出向量相似度定义的基础上,提出了一种确定指标权重的新方法——向量相似度法。依据向量的两要素(大小和方向),把向量的相似度分解为范数相似度和方向相似度,从而使得向量相似度得以准确的表达。通过计算各指标特征向量与系统综合指标向量的相似度并将其归一化处理进而得出了指标权重。由于该方法直接从系统性能指标抽样数据入手,没有人为因素的干扰,因此具有很强的客观性。结合算例确定指标权重的结果符合客观实际,与其它客观赋权法确定的权重值也很吻合,充分说明了此方法的有效性和实用性,为确定指标权重提供了一种有效的方法和途径。 相似文献
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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。 相似文献
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带有状态噪声的限定记忆卡尔曼滤波方法 总被引:2,自引:0,他引:2
在已有限定记忆卡尔曼滤波方法的基础上 ,引入状态噪声 ,并推导了新的限定记忆卡尔曼滤波公式。从而降低了记忆长度的选取难度 ,扩大了已有模型的适用范围 相似文献
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随着处理器微体系结构日益复杂,性能分析在处理器研制过程中的作用越来越重要。常用的性能分析方法是建立性能模型,该方法主要用于研制初期的设计空间探索,如果用于微体系结构级的分析和优化,速度和精度都会成为限制因素。提出了一种基于计数器的性能分析方法,该方法以项目组已经完成的一款处理器核的硬件实现代码为基础,在处理器核外部添加一个专用性能监测单元,收集微体系结构分析和优化需要的各种事件,并通过结果分析器对统计的事件进行分析,得到微体系结构实现的性能受限因素。采用此方法,在FPGA原型系统上对SPEC CPU2000测试程序运行时的性能受限因素进行了分析,并根据分析结果采取了相应的优化措施,优化后的处理器核性能得到了明显提升。 相似文献