基于支持向量机算法的虚拟脱靶量预测

为了提高防空高炮武器系统的射击精度问题,采用支持向量机(SVM)算法,建立了基于支持向量机的虚拟脱靶量预测模型,提出了预测方法,该算法可以通过对给定样本的学习,获得很好的预测未出现的样本,理论上比较科学,算法简单、易于实现,通过仿真实验验证了该算法对虚拟脱靶量预测的可用性和准确性,为火控系统精度的校正提供了一种有效的方法。     

一种基于DCT和SVM的人脸识别新方法

文中提出了一种新的人脸识别方法,该方法采用DCT提取人脸特征,并采用SVM对该特征进行分类识别。基于该方法,对ORL人脸库进行分类识别,仅用28个特征平均识别率达到97.4%。仿真结果表明,该方法显著地降低了特征维数和计算复杂度,明显提高了特征的可辨别能力,而且,SVM可以有效地提高分类器的分类和推广能力。     

小子样多失效模式系统可靠性竞争模型

为解决小子样多失效模式系统可靠性模型参数的估计问题,首先应用支持向量积建立小子样条件下各故障模式的规律模型,其次利用模型将各故障模式的故障数据由小子样扩充成大样本,再次采用常规的参数估算方法估算各故障模式的分布参数,最后建立多失效模式系统的可靠性竞争模型。利用所提方法,建立了小子样条件下具有两种失效模式的柴油机汽缸套可靠性竞争模型,计算结果与大样本条件下的故障预测数据吻合度较高,说明了方法的有效性。     

基于改进支持向量机的航空装备维修安全评估

传统航空装备维修安全评估大多采用定性评估方法,针对传统评估中存在主观性、随意性过强,实践中缺乏可操作性等问题,提出了基于核密度估计的改进支持向量机。构建了航空装备维修安全评估指标体系,在利用层次分析法对其权重进行计算的基础上,通过改进支持向量机对某单位航空装备维修状况进行了全面评估,为航空装备维修安全评估提供了科学的方法,对确保航空装备维修安全具有较强的理论和现实意义。     

长向量处理器高效RNN推理方法

模型深度的不断增加和处理序列长度的不一致对循环神经网络在不同处理器上的性能优化提出巨大挑战。针对自主研制的长向量处理器FT-M7032,实现了一个高效的循环神经网络加速引擎。该引擎采用行优先矩阵向量乘算法和数据感知的多核并行方式,提高矩阵向量乘的计算效率;采用两级内核融合优化方法降低临时数据传输的开销;采用手写汇编优化多种算子,进一步挖掘长向量处理器的性能潜力。实验表明,长向量处理器循环神经网络推理引擎可获得较高性能,相较于多核ARM CPU以及Intel Golden CPU,类循环神经网络模型长短记忆网络可获得最高62.68倍和3.12倍的性能加速。     

空间矢量脉宽调制的研究

对空间矢量脉宽调制(SVPWM)的理论进行了较详细的讨论.利用DSP电机控制器TMS320F240实现SVPWM,分析了该方法的特点,并给出了相应的实验结果.     

航空发动机的可预测模型建模与应用

提出了一种基于混沌理论和支持向量的预测方法.通过重构相空间的饱和嵌入维数,确定支持向量机的最佳输入变量;通过计算混沌序列的最大Lyapunov指数,确定支持向量机预测模型的最大有效预测步数;利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性,实现时间序列的非线性预测.最后,应用于某型发动机压气机的试车时间序列数据建模与分析,结果证明该方法具有较高的预测精度.