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一种新的证据K-NN数据分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
K近邻分类算法已被广泛应用于模式识别中。为了有效处理识别问题中的不确定信息并提高数据分类精度,提出了一种新的证据K-NN(NEK-NN)分类算法。首先从总的训练集中随机重复采样来构造多个训练样本子集。在每个训练子集中,利用目标数据与其各个近邻的距离分别构造基本置信指派,并根据K个近邻数据在每个类别中的数目来对构造的置信指派进行加权。然后,利用DS规则对加权证据融合。根据每个训练子集下融合结果的算术平均值来判断目标的类别属性。通过模拟数据集和真实数据集的实验,将NEK-NN算法与其他几种常见的方法做了对比分析,结果表明NEK-NN算法能够有效地提高分类的精度。 相似文献
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在信息主导,火力主战的背景下,间瞄火力的效能发挥对战争的胜负起着至关重要的作用。而实兵对抗训练中,间瞄火力打击效能的评估一直以来缺乏有效的理论依据,影响间瞄火力裁决的科学决策。文章结合间瞄武器模拟终端的使用,根据间瞄火炮打击的特点规律,用面火力射击数学模型推导出间瞄火炮射击的毁伤概率公式,该公式可以为间瞄武器模拟终端的火力毁伤概率的确定提供理论依据。 相似文献
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通过分析悬浮式深弹发射后在空中的弹道特性,建立了深弹弹着点坐标的计算模型。采取蒙特卡洛方法,分别对舰艇六自由度状态下,单管和六联装火箭深弹的弹着点坐标进行了仿真计算,对弹着点的分布规律进行了研究,并得出弹着点的联合密度函数。结果表明,在发射参数存在正态扰动时,弹着点散布区域均呈椭圆形分布,弹着点坐标均仍服从正态分布。 相似文献
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为了实现拦截任务需求,考虑拦截弹的角度约束以及能量过早损失而不能满足后续拦截需求,推导了一种改进的最优制导律。基于能量最小目标函数结构,提出一种使初始段需用过载尽量小且终端视线角能收敛到期望值的控制权函数;基于小角度假设,采用最优控制理论,推导了带视线角约束的最优制导律;基于制导律能使终端视线角收敛的特点,将带终端视线角问题转换为终端交会角问题,得到带终端交会角约束的最优制导律。仿真结果表明,所设计的制导律能实现终端交会角控制,同时能保证制导初始段能量消耗较小,且命中精度较高。所设计的方法对拦截弹的最优制导律研究具有一定参考和应用价值。 相似文献