间续型备件消耗预测方法的研究

间续型需求是一种随机需求,其不确定性使需求数据中存在着大量的零值。文章针对此问题采用支持向量机算法,利用其结构风险最小化方法的近似实现的优点和能较好地处理非线性回归问题的优势,建立一种有关间续型备件消耗的预测模型。经实验和仿真测试表明,将支持向量机算法应用到备件消耗预测中是有效的,可行的。     

基于修正核函数的支持向量机空袭目标威胁评估

为提高空袭目标威胁评估的准确性,在分析目标威胁评估特点的基础上,提出了一种基于修正核函数的支持向量机空袭目标威胁评估方法.该方法以黎曼几何为理论依据,通过构造一种新的保角变换,并利用该保角变换对核函数进行修正,可提高支持向量机用于空袭目标威胁评估的精度.通过实例仿真与标准支持向量机方法进行比较,说明了该方法的有效性和优越性.     

军队网络化业务信息系统建设亟待加强

目前军内的很多业务信息系统只能单机运行,或者只能在局域网小范围内运行,涉及到更大范围的数据报送只能使用手工方式,网络的作用没有得到充分的发挥。在业务信息系统建设进入规模化、跨领域的条件下,网络化全面运维的紧迫性要求我们,必须推动网络基础环境建设,加强统筹,部门联动,为信息网络报送建立安全通道。     

关键在抓落实——福建省明溪县党政领导关心支持国防建设纪实

福建明溪,一片红色的土地,曾留下了毛泽东、朱德、彭德怀等老一辈无产阶级革命家战斗岁月的历史足迹。近年来,该县党委、政府充分发挥红色资源优势,弘扬党管武装的优良传统,不断创新党管武装工作机制,抓好党管武装各项工作的落实,促进了武装工作与经济建设协调发展。     

情注国防固长城——河北省沽源县县长赵满柱关心支持国防建设记事

地处坝上地区的河北省沽源县,是一片有着光荣拥军传统的红色土地。2006年5月,赵满柱担任沽源县县长后,坚持以科学发展观为指导,积极谋求国防建设与经济建设协调发展,谱写了一曲"拥军兴武"的颂歌。沽源县的双拥工作、国防教育等10多项工作受到上级通报表彰。以制度营造和谐氛围一次,赵满柱深入基层调研工作时发     

籍书记的“三笔帐”——河北省尚义县县委书记籍献平关心支持武装工作记事

河北省尚义县县委书记籍献平,是一位开明的书记,更是位精明的书记。要说他的开明,主要体现在处事民主、办事公道;要说他的精明,主要体现在精于算计、勤于计算上。尤其在武装工作上,他注重     

战时群众动员工作如何做？

总政颁发的《中国人民解放军战时政治工作纲要》 ,提出了“动员群众 ,依靠人民”的基本原则 ,要求各级必须牢固树立兵民是胜利之本的思想。动员和组织人民群众进行高科技条件下的人民战争 ,必须密切军政、军民关系 ,为作战胜利提供强大的人力、物力和科技支持。结合当前军事斗争准备认真贯彻这项基本原则 ,是政治工作者义不容辞的责任。一、从全局上认识“动员群众 ,依靠人民”的重要性 ,把后勤预备力量建设摆上重要议事日程。现代战争对抗激烈 ,消耗巨大 ,瞬息万变 ,后勤保障的任务十分繁重。做好人民群众动员工作的目的 ,就是紧紧依靠国家…     

基于改进LS-SVM的异步电机转子故障诊断

为了提高异步电动机转子故障的诊断精度,给出了一种基于改进最小二乘支持向量机(LS-SVM)的多故障分类算法。首先运用FFT处理电机的定子电流信号得到信号频谱图,从中提取故障特征向量;然后将特征向量送入改进算法进行故障诊断时,在原有多分类算法的基础上引入层次分析法确定故障类别的权重,根据权重值确定故障的诊断顺序,依次进行故障分类。实验表明,改进算法用于故障诊断节省了诊断时间,提高了诊断精度,具有很好的推广前景。     

电磁发射用分段供电六相圆筒式直线感应电动机数学模型

为研究新型分段供电六相圆筒式直线感应电动机的运行规律,针对其不对称运行的特点,采用磁动势理论推导了气隙中与空间位置无关的脉振磁场的电感矩阵表达式,通过将其引入abc坐标系下对称的电机数学模型,从而构建了描述六相圆筒式直线感应电机不对称的数学模型。在Simulink环境下,采用隐式梯形法构建了该不对称模型的系统仿真模型。最后,对样机进行了仿真分析和实验验证,仿真结果与实验数据吻合良好,验证了模型的正确性。     

基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法

针对传统的P2P流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点,将机器学习中Ada Boost算法的良好分类能力和SVM的泛化能力结合起来,提出一种基于Ada Boost-SVM组合算法的P2P网络流量识别模型,将SVM作为Ada Boost的基分类器,运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P流量识别。最后,以4种P2P流量数据为研究对象在MATLAB上进行仿真,仿真结果表明,提出的Ada Boost-SVM的组合算法在P2P网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的Ada Boost和SVM,组合算法的P2P流量平均识别率高达98.7%,远高于Ada Boost和SVM的识别率。