基于偏最小二乘特征提取的支持向量机回归算法

为了提高SVM的建模质量,简化建模难度,提出了PLS-SVM组合回归建模方法.该方法通过PLS对样本数据进行降维、去噪以及消除共线性处理后,再进行SVM回归建模.不仅保持了SVM良好的模型性能,而且使SVM具备特征提取功能.实验结果表明,该方法是可行的,采用此法构建的SVM模型,泛化性能优于没有特征提取的SVM.     

伊拉克战争中美国海军舰载机的作用及发展分析

在美英发动的伊拉克战争中,航母舰载机发挥了重要的作用,航母编队和舰载机替代空军成为了战争的主要力量。 美英两国在海湾地区共部署了6个航母战斗群,航母舰载机432架。在本次战争中,美国海军对航母舰载机的构成作了稍微调整,其中每艘航母搭载12架左右F-14“雄猫”攻击战斗机,36架F/     

雷达对抗情报处理数据仓库辅助决策系统构建

本文提出了雷达对抗情报处理数据仓库系统的概念,设计了系统的技术体系结构,并结合现有雷达对抗情报处理子系统,具体规划了面向决策分析的雷达对抗情报处理数据仓库模型,研究了其实现方法。     

基于LS-SVM算法的实兵对抗演习作战效能评估

在实战化实兵对抗演习训练中,经验驱动的作战效能评估方法存在主观性强、评估效率低的问题,对于部队提升实战化训练水平、强化实战能力带来不利影响。针对上述问题,提出数据驱动的实兵对抗演习作战效能评估方法,引入最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)构建评估模型,通过演习数据对模型进行训练,建立效能指标和作战效能的非线性映射复杂关系。实验表明,基于LS-SVM算法的实兵对抗演习效能评估方法具有更高的效率和精度。     

基于SVM的控制棒驱动机构滚轮状态评估方法

针对控制棒驱动机构滚轮振动信号非平稳、小样本的特性,提出了一种基于支持向量机的滚轮状态评估方法。该方法首先对信号进行小波降噪,再将降噪后的信号分解为若干乘积函数分量之和,选取包含主要故障信息的分量进一步分析,从这些分量中提取几种特征参数作为支持向量机的输入参数,建立了滚轮故障识别模型。通过对滚轮正常状态、故障状态的分析证明,该方法可以准确、有效地对滚轮的工作状态进行分类。     

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。     

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。     

炮兵战场目标态势分析研究

提出了炮兵战场目标态势的概念,分析了炮兵战场目标态势分析在炮兵战场目标情报处理过程中的位置,研究了炮兵战场目标态势分析的基本结构、主要内容及表示方式,构建了炮兵战场目标态势分析的理论框架。     

基于人工智能的微反应识别与处理

随着时代发展,人工智能研究运用取得一定的成果,比如苹果公司的siri、Google的搜索引擎、卡内基·梅隆大学的Intra Face应用系统等,都为人工智能条件下的机器人更像真实人类率先布局。如何实现机器人更像真实人类的目标,尽快研究并解决人工智能的微反应识别和处理显得尤为紧迫和重要。本文将以面部微表情和映射心理状态肢体动作的微反应为主,重点介绍人工智能微反应的探测、识别及处理的方式,旨在不断提高机器识别、表达微反应的能力,推动人工智能从感知层面向认知层面演进,实现发展人工智能的终极目标。     

美“海军一体化火力控制--制空”能力发展现状与启示

美“海军一体化火力控制－制空”（ NIFC－CA）是美军海上盾牌防御体系概念的重要组成部分。该体系经过多年的发展已初见成效。首先,对美“海军一体化火力控制———制空”的基本概念及内涵进行了阐述,对其主要组成CEC、E－2D预警机、宙斯盾系统及标准－6舰空导弹在防御体系中的功能进行了分析;然后,介绍了美NIFC－CA的6种主要指挥控制模式,并对其协同指挥决策模式进行了分析,得出了指挥决策分布处理的特点;最后,总结了美NIFC－CA发展对我海军海上防御力量发展建设的启示。