雷达智能BIT故障预测方法研究

在总结了几种比较常见的故障预测方法的基础上,介绍了基于统计学习理论的支持向量回归算法。提出将智能遗传算法用来对支持向量回归模型的参数进行优化选取,并详细介绍了模型参数的选取过程,避免了参数的盲目设置。将建立起来的模型应用于雷达智能BIT故障预测领域,并以一组智能BIT状态监测的数据对预测模型进行训练和验证,实验结果表明支持向量回归模型能有效地对雷达故障进行预测。     

基于访问特征负载预测的负载均衡算法

为了提高web集群负载均衡的效果,结合web服务用户访问静动态内容的特征,提出了一种基于访问特征负载预测的负载均衡算法。首先建立网络带宽负载和CPU、内存综合性能负载的小波包一支持向量机回归混合预测模型;然后根据用户请求的类型,结合负载预测的结果对任务进行分配和调度。仿真结果表明：与传统的基于负载预测的负载均衡算法相比,基于访问特征负载预测的负载均衡算法能达到更好的负载均衡效果,从而有效提高web集群的整体性能。     

基于采样的非线性滤波方法

在系统阐述贝叶斯估计理论的基础上,分析和总结了扩展卡尔曼滤波、Sigma点卡尔曼滤波以及粒子滤波等方法的特点、使用条件以及局限性.介绍了扩展卡尔曼滤波方法并指出其缺陷;介绍了无轨迹卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波等确定性采样方法,并在加权统计线性回归意义下将其归结为Sigma点卡尔曼滤波方法;介绍了随机采样方法-粒子滤波方法,并指出其主要的研究方向.最后,对非线性滤波的发展趋势进行了展望.     

基于聚类回归算法的军种比例关系研究

军种比例关系是军队结构的重要组成部分,合理的军种比例关系对于军队建设意义重大.依据军事组织编制学中的“比较”的观点,运用聚类分析及偏最小二乘回归分析的算法分析军队的军种比例构成.运算结果表明,该方法军事理论依据充分,运算过程便捷,是一种新型的论证军种比例关系的算法.     

基于复合失效模式的寿命分布检验方法

产品往往受随机失效和耗损失效两种模式的双重影响,因此,构造指数威布尔分布表征该类产品的失效规律。首先,用图检验法对该类产品的寿命数据进行初步检验;其次,研究了该类产品寿命数据的极大似然估计的求解方法,进一步用伽方检验方法对寿命分布类进行了检验;最后,通过工程仿真例子说明了该方法的具体操作流程,最终验证了方法的正确性。     

基于SVR的火控系统解算诸元数据拟合方法

火控系统动态精度测试,需要以对火控系统实际输出射击诸元数据的有效数据拟合为前提。采用SVR方法,可将非线性的复杂函数转化为高维特征空间的线性拟合问题。利用ε不敏感损失函数,描述了采用SVR对火控系统解算诸元的拟合方法,并通过与多项式拟合与神经网络拟合方法相比较,表明了SVR方法的有效性。     

基于CFP模型的装备系统能力开发方法

基于系统能力的装备系统开发能够使装备发展更好地适应未来战争。首先建立系统能力-功能-性能(简称CFP)概念模型,进一步定性分析系统能力与性能参数之间的映射关系。然后提出了在n维参数空间进行影射关系函数轨迹拟合的方法,定量地描述系统能力与性能参数之间的映射关系,建立CFP模型。最后以简例演示基于CFP模型进行定量系统能力开发的方法。     

一种支持向量回归的局部邻域稀疏化方法

调整高斯核函数参数可以改变其VC维,通过密度聚类算法发现并分离全局中非线性复杂度不同的局部特征,以支持向量比率为优化指标确定满足局部稀疏条件的核函数,从而达到优化核函数选择以提高整体回归稀疏性的目的。     

航空装备维修费用的组合预测模型

通过分析回归分析法,BP神经网络和加速遗传算法原理,针对BP神经网络的变异特性,运用遗传算法对其进一步修正,最终建立了适用于航空装备维修保障费用的BP网络组合预测时间序列输出模型,结合某型航空装备维修保障费用数据进行预测系统仿真,得出结果实际数据相比误差较小.结论说明,此方法具有更高的预测精度,有较好的实际应用价值.     

遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用

对遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用进行了探讨,切削温度回归模型辨识的实例表明,该方法是有效的.