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162.
Classification among groups is a crucial problem in managerial decision making. Classification techniques are used in: identifying stressed firms, classifying among consumer types, and rating of firms' bonds, etc. Neural networks are recognized as important and emerging methodologies in the area of classification. In this paper, we study the effect of training sample size and the neural network topology on the classification capability of neural networks. We also compare neural network capabilities with those of commonly used statistical methodologies. Experiments were designed and carried out on two-group classification problems to find answers to these questions. The prediction capability of the neural network models are better than traditional statistical models. The learning capability of the neural networks is improving compared to traditional models because the discriminate function is more complex. For real world classification problems, the usage of neural networks is highly recommended, for two reasons: learning capability and flexibility. Learning capability: Neural network classifies better in sterile experiments as performed in this research. Flexibility: Real life data are rarely not contaminated with noise, such as unknown distributions, and missing variables, etc. Neural networks differ from a statistical model that it is not dependent on any assumption concerning the data set distribution. © 1997 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 44: 699–717, 1997 相似文献
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分析总结了外军野营净水装备的系列化、高技术化、野战化等特点,提出了我军应从水源、供水规模和使用气候条件等方面成系列研制净水装备,并用高新技术对供水安全、降低能耗等关键技术进行攻关研究,以适应现代战争需要。 相似文献
164.
《防务技术》2019,15(6):964-971
Since the joint actuator of the space robot executes the control instructions frequently in the harsh space environment, it is prone to the partial loss of control effectiveness (PLCE) fault. An adaptive fault-tolerant control algorithm is designed for a space robot system with the uncertain parameters and the PLCE actuator faults. The mathematical model of the system is established based on the Lagrange method, and the PLCE actuator fault is described as an effectiveness factor. The lower bound of the effectiveness factors and the upper bound of the uncertain parameters are estimated by an adaptive strategy, and the estimated value is fed back to the control algorithm. Compared with the traditional fault-tolerant algorithms, the proposed algorithm does not need to predetermine the lower bound of the effectiveness factor, hence it is more in line with the actual engineering application. It is proved that the algorithm can guarantee the stability of the closed-loop system based on the Lyapunov function method. The numerical simulation results show that the proposed algorithm can not only compensate for the uncertain parameters, but also can tolerate the PLCE actuator faults effectively, which verifies the effectiveness and superiority of the control scheme. 相似文献
165.
在地面运控子网和载荷信息网中设计IPsec、GRE或RFC2003三种IP隧道协议,通过平台信息网和天地测控网,封装的用户数据包能在天地通信链路中路由,以支持在轨载荷和地面运控终端之间端到端的灵活通信。设计支持IP隧道协议通信的天地一体化信息网络架构,给出各级路由器的设置和网段IP地址分配,计算和分析出三种IP隧道协议的通信效率与实时性。分析结果表明,采用IP隧道协议对改变传统地面运控模式、提高运控效率具有重要意义。 相似文献
166.
随着网络应用的迅猛发展,流量分类在网络资源分配、流量调度和网络安全等诸多研究领域受到广泛关注。现有的机器学习流量分类方法对流量数据特征的选取和分布要求苛刻,导致在实际应用中的复杂流量场景下分类精确度和稳定度难以提高。为了解决样本特征属性的复杂性给分类性能带来的不利影响,引入了基于深度森林的流量分类方法。该算法通过级联森林和多粒度扫描机制,能够在样本数量规模和特征属性选取规模有限的情况下,有效地提高流量整体分类性能。通过网络流量公开数据集Moore对支持向量机、随机森林和深度森林机器学习算法进行训练和测试,结果表明基于深度森林的网络流量分类器的分类准确率能够达到96. 36%,性能优于其他机器学习模型。 相似文献
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陆基车载无人机电磁弹射器是一种新型的弹射起飞装置。为了实现高机动性,提出双边动圈式永磁直流直线电机和定子磁钢轨道分段拼接结构方案。为了评估定子磁钢轨道拼接可能对电机性能的影响,建立了永磁直线电机模型。利用有限元分析软件,分析研究了轨道分段拼接上下错位、左右错位以及倾斜错位可能造成的影响,根据分析结果给出了磁钢轨道拼接错位所允许的偏移范围大小。 相似文献
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针对标准LDPC码译码中洪水消息传递机制的不足,提出以串行机制进行消息传递,按照变量节点的顺序进行消息处理和传递,对每个变量节点同时接收校验消息和发送变量消息。该方法使更新的消息能够很快进入当前迭代计算,改善了LDPC迭代译码的收敛性能。通过对几种常用译码算法的仿真比较,验证了在复杂度不增加的情况下,该方法性能优于其它几种最大后验概率准则的译码方法,且算法收敛快,是一种能较好兼顾性能与实现复杂度的译码方法。 相似文献
169.
170.
周昕 《中国人民武装警察部队学院学报》2002,18(3):41-42
提出在建筑结构耐火设计及火灾后建筑物修复设计中进行可靠度理论应用的必要性、可行性与优越性 ,旨在为建筑结构在火灾过程中及灾后的安全性评估提供新的研究思路。 相似文献