模糊AHP的舰机协同对潜搜索方式优选

战术背景下的多目标方案选择是战术行动的关键,且具有一定的不确定性和模糊性。从分析舰机协同对潜搜索战术方法出发,针对四种搜索方式的不同特点和优劣,研究了基于模糊层次分析法的搜索方案优化选择方法。根据选取的作战指标对搜索方式进行了仿真,并计算了各方案相对于准则的权重并对其进行排序,得出了结论,验证了方法的可行性和有效性。探讨的舰机协同对潜搜索方式优选方法及得出的结论,对实际反潜战的指挥决策有一定的应用价值。     

基于样本加权的支持向量机预测方法

不同的样本对最终预测模型的贡献程度是不一样的。在分析了采用支持向量机解决回归预测问题基本原理的基础上,介绍了"预测误差权重"和"样本关联度权重"的两种样本权重确定方法,并将其引入到支持向量机预测模型中来,最后用实例证明了采用样本加权后的预测精度要更高,而采用"样本关联度权重"法的精度又比"预测误差权重"法的精度要高。     

基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别

针对高分辨距离像的特点,应用双谱与SVM研究高分辨雷达目标识别问题。提出了基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别方法。该方法选择具有最强鉴别能力的积分双谱构成局部积分双谱特征,基于局部积分双谱进行距离像特征提取,然后应用支持向量机对提取的特征进行分类识别。利用四种局部积分双谱的目标识别仿真实验结果表明,提出的方法具有良好的分类性能。     

地球静止轨道高能电子通量在线预测模型研究

利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立了地球静止轨道高能电子通量(1.8-3.5MeV)在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出了一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善了其早熟收敛现象;基于改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数;利用滑动时间窗口策略更新模型数据,设计变量选择触发机制以及模型的再学习机制实现模型的在线预测功能。[根据题目的调整,对摘要做了相应改动]通过对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行提前1-3天的预测实验,表明了所建在线预测模型具有较高的预测性能,有一定的实用价值。     

基于支持向量机的飞机备件需求预测

支持向量机是一种机器学习算法,在国外已广泛应用于工程实践领域。首先探讨了支持向量机回归预测模型的学习和预测机制,分析其中三个重要参数对算法的影响规律,得出一套定性的参数选择方法,然后将支持向量机引入到装备综合保障分析之中,构建了飞机备件智能预测模型,并对某型军用飞机备件需求进行了预测和分析,结果表明:基于支持向量机的备件需求预测是有效的、可行的。     

舰机协同海上搜寻关键问题研究?

直升机应用于海上搜救可以大大提高搜救速度和成功率。针对水面舰船和直升机的使用特点,分析了在海上搜救中实施舰机协同的必要性,研究了直升机在水面舰船协同下实施海上搜寻的搜寻方式,建立了直升机与舰船协同机动的数学模型,对实际的海上搜寻工作具有较高的实用价值。     

支持向量机规则提取

支持向量机是一种黑箱模型,其学习到的知识蕴含在决策函数中,不仅影响了用户对利用支持向量机技术构建智能系统的信心,还阻碍了支持向量机技术在数据挖掘领域的应用。由于对支持向量机规则提取进行研究有助于解决上述问题,因此该领域正成为机器学习和智能计算界的研究热点。分析了具有代表性的支持向量机规则提取算法,并提出该领域未来的研究重点。     

一种舰船目标一维距离像识别的新方法

提出了一种基于傅里叶-梅林变换和二叉树支持向量机相结合的舰船目标一维距离像识别方法。该方法充分利用了傅里叶-梅林变换具有的时移与尺度不变性和支持向量机在小样本分类中的优势,可以改善目标的特征稳定性,提高识别性能。针对多类舰船目标的识别,提出采用聚类分析中的均值距离来生成二叉树,将分类器分布在各个节点上,构成了多类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量。对4类舰船目标仿真实验的结果表明,该分类方法具有较高的识别性能、较快的识别速度。     

基于支持向量机的雷达弹道外推方法仿真研究

支持向量机是一种求解回归预测问题的优秀决策方法,具有坚实的理论基础和优秀的预测性能。为解决目前雷达弹道外推中存在的精度不高和不能有效识别弹道等问题,对基于支持向量机的雷达弹道外推方法进行了仿真设计,并通过仿真弹道模拟雷达采样,进行了仿真实验。仿真实验结果表明:基于支持向量机的雷达弹道外推方法实用可行,可以获得较高的外推精度,并且能够有效地进行弹道识别。