基于Map/Reduce的朴素贝叶斯数据分类算法研究

针对目前机器学习研究领域中的数据分类问题,选择朴素贝叶斯算法作为研究对象。首先,通过对样本数据特征属性的权重进行加权调整,提高算法处理的准确率;然后,改进朴素贝叶斯算法分类器模型,使其能够利用Map/Reduce并行编程模型,采用多计算资源节点并行处理,进一步提高处理速度。最后,对UCI dataset数据库进行实验验证,结果表明:改进后的算法在海量数据分类处理中具有更好的性能表现。     

基于核Fisher鉴别分析的RVM战斗机空战效能评估

为提高战斗机空战效能的评估能力,提出一种基于KFDA特征提取的RVM效能评估方法。该方法在系统分析基础上,引入战斗机空战效能评估指标体系;采用KFDA提取评估指标数据中的高阶非线性特征;凭借RVM在非线性系统建模方面的优势,构建所提取特征的战斗机空战效能评估模型,进而完成效能评估。实例分析表明,该方法对战斗机空战效能评估的均方根误差达到0.009 4,评估结果相对于其他方法更为准确,过程也更为科学合理,从而验证了其用于战斗机空战效能评估是可行和有效的。     

基于空间谱估计的测向技术

利用空间谱估计测向技术可以实现对目标信号测向,其优异的测向性能受到理论界和工程界的极大重视,出现了许多各具特色的空间谱测向算法,主要对多重信号分类算法(MUSIC)、旋转不变子空间(ESPRIT)、最大似然算法(ML)这三种算法进行了测向性能的比较分析。首先介绍了空间谱估计的基本原理,然后构建了均匀线阵的阵列模型,对三种测向算法及其流程做了较详细的分析,最后从不同的信噪比、快拍数和阵元数三个方面进行了测向性能仿真,仿真结果显示:在算法的测向精度上,MUSIC算法和ML算法明显要优于ESPRIT算法,随着信噪比的提高、阵元数目的增多、快拍数的增加,三种算法的测向性能都随之得到改善。     

一种新的支持向量机决策树设计算法

支持向量机决策树的精度和速度取决于树结构。为了获得好的泛化性能,应由可分性强的类为树的上层结点定义分类子任务。提出了一种新的支持向量机决策树设计算法。决策树中每个结点的分类子任务定义规则如下:采用模糊核C-均值将当前训练集粗分为两个子集,然后基于隶属度从各个子集中选择可分性强的子类定义当前结点的分类子任务,并将可分性弱的子类移至下层结点。实验结果表明,该方法的精度和速度都优于其他传统的多类分类方法。     

C~4ISR系统开发的仿真支持过程分析与建模

C4ISR(Command、Control、Communication、Computer、Intelligence、Surveillance and Reconnaissance)系统开发的仿真活动贯穿于系统全生命周期的各个阶段,仿真支持过程联系着C4ISR系统开发仿真的各类要素。首先对C4ISR系统开发仿真支持的内容进行分析,从生命周期维、仿真产品维和仿真任务维三个维度描述仿真支持内容之间的联系。然后分析了C4ISR系统开发仿真支持过程的层次性,应用UML描述了支持过程中的仿真项目模型和仿真过程模型。在此基础上,应用基于Petri网的工作流网,对C4ISR系统开发的仿真支持过程进行建模,分析了支持过程中活动、产品、角色、约束四类要素的Petri网表示方式。最后在一个C4ISR系统开发仿真支持实例中应用以上分析和建模方法,验证了方法的可行性和应用效果。     

专业技术资格评审的分类

专业技术资格评审是评价发现科技人才的主要方式、基本途径和必经环节,在促进人才队伍科学发展中具有至关重要的作用。《国家中长期人才发展规划纲要》提出,要建立以岗位职责要求为基础,以品德、能力和业绩为导向的人才评价发展机制。这为我们充分挖掘评委会选拔评价人才的功能,客观、公正、全面地评价人才指明了方向。     

2008财年美军全球反恐经费支出概况

2008财年美军反恐经费总预算约为1893．16亿美元,其中：人员经费178．4亿美元,训练和维持性经费925．3亿美元,军事采购费用715．97亿美元,科研经费约29．46亿美元,家庭住房资金1176．6万美元,周转管理资金19．63亿美元。从经费支出分类看,美军全球反恐经费支出涵盖范围广,支出项目纷繁复杂,并且开支非常详细和具体。其特点表现为重视官兵生活、科研投入和军事装备支出。     

最小二乘支持向量机在蓄电池剩余容量建模中的应用研究

蓄电池容量是表征蓄电池工作性能的重要指标,但铅酸蓄电池剩余容量难以建模。将蓄电池检测系统测量的电压、电流、密度作为输入,荷电状态为输出,并基于最小二乘支持向量机对蓄电池充放电过程剩余容量进行了建模仿真,实现了对蓄电池剩余容量的实时预测。分析了最小二乘支持向量机参数对建模的影响,并对几种建模方法进行了比较。结果表明:该方法具有预测精确度高、推广能力强、运行时间短等优点。最小二乘支持向量机在小样本、非线性建模方面的应用表明:它在拟合精度和预测能力上都比传统方法有一定的提高,具有良好的应用前景。     

城市区域消防安全评估方法研究

城市区域消防安全评估是科学有效地进行城市消防规划、部署和消防法规的制定的重要依据 ,对于城市建设和社会经济的协调发展具有保证和促进作用。根据《中华人民共和国消防法》及《机关、团体、企业、事业单位消防安全管理规定》(6 1号令 )对消防管理对象的界定标准 ,提出两种不同的分类方法 ,确定了城市区域消防安全体系的组成要素 ,采用层次分析法确定了各要素的权重 ,应用多层次多目标系统模糊优选理论 ,建立了城市区域消防安全评价模型 ,对城市区域消防安全评估进行了方法研究和具体计算 ,并应用所设计的模型对北京市宣武区的区域消防安全状况进行了两种方法的分析评估。计算结果证明了方法的有效性 ,用两种不同的分类方法所做出的结果 ,显示了不同分类的一致性。     

武器系统经济性参数的支持向量机方法分析

采用一种基于支持向量机的武器系统费用分析方法.计算结果表明,这种方法有效解决了参数法对样本量要求较高以及对非线性问题处理能力较弱等问题.与传统方法相比较,有更好的拟合精度和泛化能力,因而该方法可以作为研究此类问题的新途径.