KPLS-SVM在缺失飞参数据估计中的应用

飞行参数的缺失给飞行事故调查工作带来了很大困难.将核的偏最小二乘法与支持向量机耦合,建立基于状态匹配的飞行参数估计模型可以较好地解决缺失飞参数据的估计问题.首先将初始输入映射到高维特征空间,进而利用偏最小二乘法在特征空间中提取对缺失飞参数据影响较强的得分向量, 最后将提取的得分向量作为输入建立支持向量机模型.既克服了输入变量间的相关性问题, 又降低了支持向量机的输入维数.仿真也说明了使用该方法估计缺失飞行参数的可行性和有效性.     

警戒雷达被干扰时探测范围的实时计算方法

目前对警戒雷达抗干扰能力的研究大多以效能评估为主,具体探测范围要通过雷达抗干扰实验实际测量获得,不仅成本高、测量数据量大.而且不易实现.针对现代战争中警戒雷达所处的复杂电子干扰环境,给出了机动警戒雷达被多个远距离支援干扰机干扰时探测范围的实时仿真计算方法,对警戒雷达的威力范围或者干扰的压制范围作出定量估算,在这对于研究远距离支援干扰的时机方法和评估雷达的抗干扰性能均具有重要意义.该方法已应用于模拟训练系统中,并获得了令人满意的效果.     

使用噪声干扰器规避主动声自导鱼雷的潜艇机动分析

针对噪声干扰器广泛应用于潜艇反鱼雷作战,分析了潜艇释放噪声干扰器后的机动原则,建立了仿真所需要的鱼雷声学模型和鱼雷机动模型.通过仿真得到了不同潜艇机动方案时潜艇的生存概率,仿真结果为滞艇使用噪声干扰器规避主动声自导鱼雷攻击的机动决策提供了依据.     

一种GMM-SVM混合说话人辨认模型

文中提出了一种GMM和SVM混合说话人识别模型,在特征参数域和概率得分域对两种模型进行了融合。混合模型结合了GMM和SVM各自的优势,使SVM的概率输出兼顾各说话人模型内部和模型之间的信息,并有效解决了SVM训练算法复杂,难以处理大量样本的问题。采用TIMIT数据库进行了说话人辨认实验,结果证明本文提出的GMM-SVM模型比传统的GMM模型和SVM模型具有更好的辨识性能。     

舰船空调系统不同保障模式的效费分析

分析了舰船全寿命期和使用期的结构,在此基础上,借助于WSEIAC模型,分别对舰船空调系统在两种保障方式的全寿命使用期效能和费用的各个指标进行了建模,提出了指标计算的思路与计算方法.结合海军舰船特点,在对WSEIAC效能模型进行修改和完善的基础上,给出了计算示例,结果显示了海军舰船空调系统采用岸基保障方式的合理性和优越性.     

用于多类分类的层次式支持向量机

针对支持向量机存在的训练数据量大导致的训练时间过长和训练数据不平衡导致的分类结果会向训练数据多的类倾斜等问题,提出了适合于多类分类的层次式支持向量机。在训练过程中,首先折衷考虑各类之间的距离和各类的训练数据长度,据此将训练样本分为距离较远且其长度基本平衡的2类,然后逐层进行训练,最终形成二叉树分类结构。仿真实验证明,该方法能够有效地缩短训练和分类时间,且对多类分类中的数据不平衡问题有一定的效果。     

创新中国特色的装备再制造工程构建我军装备维修保障新型学科

介绍了中国特色的装备再制造工程的内涵与特征,论述了装备再制造在装备维修保障中的地位和作用,分析了构建装备维修保障新型学科——“装备再制造与战场抢修”的重要性,阐述了装备再制造对于提高装备维修保障能力,提升装备综合保障效能,提高装备质量、效益与核心战斗力具有重要意义。     

基于支持向量机的威胁判断模型

目标威胁判断是防空作战中一项重要内容,在建立目标威胁模型时,首先要挑选特征参数,分析了影响威胁度的若干因素.这里采用Rough理论中知识约简方法选择目标的特征参数;支持向量机是一类新型机器学习方法,由于其出色的学习能力,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点,利用支持向量机建立了威胁判断模型,给出了实例和解决此问题的支持向量机源程序.通过实例与神经网络法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确和简单.     

知识的通信资源管理决策支持系统

专家系统可以模拟专家分析和解决问题的过程进行推理,最终给出合理的方案.将人工智能技术引入通信资源管理,提出了基于知识的通信资源管理方法,讨论了基于该方法的通信资源管理决策支持系统体系结构、知识库资源优化和推理机制.     

基于供应链的军事物资保障系统研究

高技术条件下的局部战争,物资保障任务繁重,军事物流的地位日益突出。现代物流打破了储存、运输的传统职能,充分运用了系统、集成的思想,为进一步提高军队的物资保障能力,从供应链的角度,应用现代物流理论,分析了供应链理念对军事物资保障系统的改进和推动作用,指出了当前军事物资保障系统存在的问题,在此基础上,对如何整合优化军事物资保障系统的供应链,进行了分析和探讨。对如何应用供应链理念,提高军事物资保障效率,确保适时、适地、适量可靠保障,提供了充分的理论依据。