基于支持向量机和虚拟仪器谐波频率检测

支持向量机是采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的新型机器学习方法,具有出色的学习分类能力和推广能力,广泛地应用于模式识别和函数拟合中。提出了一种基于支持向量机算法(SVM)的检测飞机电网中谐波频率的新方法,以支持向量机方法为理论基础,利用强大的图形化开发软件LabVIEW为开发平台,设计了谐波检测系统。经实验发现,该系统在采样点数较少的情况下,仍能比较准确检测出各次谐波频率,系统具有操作简单,稳定可靠、测试精度高等特点。     

基于粗糙集与最小二乘支持向量机的飞机综合智能论证

结合粗糙集的属性约简理论与最小二乘回归支持向量机的回归思想,提出了一种基于粗糙集与最小二乘回归支持向量机的飞机设计综合智能论证模型。首先根据历史数据建立属性决策表,然后应用粗糙集理论对飞机综合论证指标参数属性进行约简来获得影响飞机设计综合论证的核心指标,最后再利用支持向量机回归模型建立与飞机综合论证核心因素之间的非线性映射模型来对飞机的作战效能进行预测。仿真实例验证了该方法可以降低模型的复杂度,加快SVM的训练速度并具有良好的预测效果。     

基于IMM的雷达伺服系统变结构控制

提出了基于转换量测的IMM雷达伺服系统变结构控制方法,一方面用该算法对输入信号进行滤波降噪,消弱了伺服系统的抖振;另一方面利用算法估计的目标角速度、角加速度状态,减小了伺服系统动态滞后。仿真验证了该算法的有效性。并在实际工程应用中取得了良好的控制效果。     

基于蒙特卡罗方法的多散射修正模型

针对现有的基于蒙特卡罗方法的非视线传输模型的不足和局限性,提出了基于蒙特卡罗方法的多散射修正模型,给出了模型的数学描述。利用坐标系变换方法,得出了光子迁移的坐标递推公式。设计了接收判断机制,给出了到达时间的计算公式。通过跟踪大量光子的随机迁移,验证了光子传输的多散射现象。绘制了接收天线功率密度曲线,模拟了脉冲展宽效应。比较结果表明,在满足单散射近似的条件下,该模型与Luett-gen单散射模型吻合较好;在不满足单散射近似条件时,该模型得出的接收功率密度大于Luettgen单散射模型的接收功率密度,分析了结果的正确性,并指出了现有模型信道零延迟的错误。理论分析表明,模型能准确反映信道的时延特性。     

多冲突环境下混合模糊双矩阵对策的集结

针对策略集模糊与具有模糊支付值的多冲突环境,建立了混合模糊双矩阵对策的综合集结模型。基于局中人的约束条件,构造局中人面向多冲突环境的可行策略串集合,建立新的结局空间;在假定模糊支付值为三角模糊数的情形下,基于模糊数的运算,构造局中人在新结局空间上的合成结局模糊支付值,建立多冲突环境下的混合模糊双矩阵对策综合集结模型,将集结模型清晰化并求解。最后,给出军事想定实例,说明了模型的实用性及有效性。     

通信网节点重要性的多指标评价方法

提出了一种评价通信网节点重要性的多指标评价方法。分析论证了现有评价方法中各单指标的优缺点,提出将"不连通节点对数"、"剩余节点对最短距离和增量"和"生成树数减少值"三个单指标进行归一化的综合方法。该方法能对令现有多种方法失效的网络进行节点重要性评价,克服了现有各种方法的缺陷。试验分析表明:该方法简单有效、鲁棒性强。     

交互式多模型粒子滤波算法综述

指出了交互式多模型方法和粒子滤波结合时存在的主要问题,围绕该问题,重点对国内外关于交互式多模型粒子滤波算法的相关研究成果进行整理和归纳,给出了典型的交互式多模型粒子滤波算法,综述了目前交互式多模型粒子滤波的应用情况,并指出了几个有价值研究方向。     

基于层间嵌入式多级支持向量机的特征选择

针对多故障样本一次性映射之后分类不理想,研究了多级层次式支持向量机,应用UCI数据仿真,结果表明该方法缩短了训练时间、提升了测试准确率、改善了样本的可分类性。由于误差积累,在此基础上,提出了层间嵌入式多级支持向量机,采用Abalone数据仿真,结果表明分类精度有所提高并减少了分类步骤。结合ReliefF算法,对制导设备的故障特征参数进行了选择。     

具有时滞的二阶多点边值问题3个正解的存在性

研究具有时滞的二阶多点边值问题,应用Avery和Peterson推广的Leggett-Williams不动点定理,给出了该边值问题至少存在3个正解的充分条件。     

基于自适应遗传算法的LS—SVM漏磁缺陷重构

提出基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量机算法（AGA-LS-SVM）的新方法,用于二维缺陷重构,建立由缺陷的漏磁信号到缺陷二维轮廓的映射关系。该方法实现人工裂纹缺陷的二维轮廓的重构,试验结果表明,该方法具有速度快、精度高和很好的泛化能力,为漏磁检测定量化提供了一种可行的方法。