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181.
为获取完整的合成营作战能力评估指标权重信息,建立合成营作战能力评估体系层次结构模型,分别利用三角模糊层次分析法(TFNAHP)和决策实验与评估实验法(DEMATEL)获取评估指标的影响权重和价值权重,并利用积和归一法对这两种权重信息进行融合,得到包含评估指标隶属关系和相互影响关系信息的综合权重,最后对合成营综合作战能力进行评估.通过与未改进的三角模糊层次分析法获得的合成营综合作战能力评估结果进行对比,验证了A方法的有效性和可靠性,为合成营作战能力评估指标权重确定提供了一种新的思路. 相似文献
182.
183.
184.
介绍了中间冷却器的选型,并用火用分析法来确定中间冷却器流体的进出口温度.计算结果表明,由此方法设计的中间冷却器火用损失较小. 相似文献
185.
食谱是组织伙食的重要依据,对军人食谱的评价应从营养素供给、食物消耗和伙食费开支三个方面进行。运用层次分析法建立食谱评价指标体系,构造判断矩阵,计算各项指标权重,并利用分级线性函数模型计算各项指标的标准得分,进而全面评价军人食谱。 相似文献
186.
187.
在入侵检测中,传统的极限学习机(ELM)没有考虑到两方面的问题:一是误分类代价的敏感问题,在网络入侵检测中,需要考虑到误分类代价不同的问题,并以实现期望代价最小化为目标;二是冗余特征的处理问题,当入侵特征维数较多时,会存在着大量的冗余特征的问题,如果直接对高维数据进行分类,不仅入侵模式不能被准确分类,误检率较高,并且大量的冗余数据既耗费了系统的资源,也增大了入侵检测的时间。针对这两方面的问题,提出一种基于主成分分析法的代价敏感极限学习机(ELM)。通过主成分分析法对数据进行降维,确定主要特征;再将预处理后的数据训练极限学习机(ELM),以实现期望代价最小化为目标,从而实现降低入侵检测的检测时间,降低检测误报率,提高检测准确率的目的。实验表明,在入侵检测中,基于主成分析法的代价敏感极限学习机(ELM)与传统的ELM相比,不仅使分类准确率得到提高,降低了分类的误报率,而且在分类速度上也有一定的优越性,提高了网络运行的效率。 相似文献
188.