坦克团装备技术保障能力评价模型

在效能—费用分析的基础上,提出了一个坦克团装备保障评价模型.该模型通过对坦克团有关统计数据的分析、加工和综合处理,生成一个评价参数,量化反映坦克团装备保障的能力.     

基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法

水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。     

OCPN装备综合保障工作流引擎设计

针对装备综合保障工作流建模要求,构建了对象有色Petri网(Object-Oriented Colored Petri Net,OCPN)模型,给出该模型的形式化定义。结合装备使用过程综合保障工作,建立基于OCPN的工作流模型。根据工作流的执行过程,进行了工作流引擎体系结构以及相关类的设计,为工作流模型的计算机化以及工作流管理系统设计与实现提供了一种新的思路。     

基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别

为提高对空袭目标的识别能力,提出了一种基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别方法.该模型用RS方法构建SVM数据处理系统的前置系统,充分利用RS理论在处理大数据量,消除冗余信息等方面的优势,减少了SVM训练数据,克服了SVM算法因为数据量太大而导致处理速度慢的缺点.根据分类识别的要求,在RS-SVM两类分类算法的基础上,建...     

邻近支持向量机的阵列波束优化

针对标准支持向量回归波束形成器的计算复杂度高、内存开销大、训练速度慢的缺点,提出了邻近支持向量机(Proximal Support Vector Machine,PSVM)波束优化方法。PSVM打破了通过对偶问题求解原问题的传统思维,将支持向量回归的约束条件等式化,直接对原问题进行分析与求解,给出了基于PSVM波束形成器的优化模型及具体实现过程,并进行了数值仿真实验。研究结果表明,在保持波束形成器性能基本不变的情况下,降低了计算复杂度,减少了内存开销,提高了训练速度。与传统的支持向量回归波束形成相比,具有良好的快速性,为波束形成器的优化设计提供了一种新的有效方法。     

多属性决策的战时集群装备维修保障需求优先级评估

集群装备维修保障需求优先级评估是战时集群装备维修保障决策的前提和基础.通过对集群装备维修保障需求的分析和量化,依据多属性决策理论和方法,建立了集群装备维修保障需求优先级评估的属性集和模型,把战损装备的客观信息与决策者的主观权重偏好信息有机集成,并通过示例介绍了集群装备抢修排序的求解过程.研究结果表明,该方法是可行有效的...     

面向像斑的高分辨率遥感影像自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市QuickBird和WorldView影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度（82%与82.67%）、常规支持向量机分类总精度（87.33%与88%）、最小二乘支持向量机分类总精度（88%与89.33%）相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

坦克分队行军中技术保障的概率模型

为了评价技术保障在行军中的作用,本文建立了在没有敌人炮火作用下,坦克在行军过程中所处状态的数学模型,该数学模型对合理运用技术保障的力量具有指导意义,并通过实例评价了技术保障对装备完好性及长距离行军后战斗能力的影响。     

装甲机械化部队合成技术保障部署初探

本文主要探讨部队编制体制变化后,装甲机械化部队建立战时合成技术保障部署的几个问题.具体论述了装甲机械化部队实施合成技术保障的必要性;阐述了确立合成技术保障部署时应遵循的原则;提出装甲机械化部队在战时应建立与战斗部署基本对应的,以装备为经,以技术为纬,经纬交织的合成化机构编组,形成随伴保障、直接支援保障和全般支援保障三个层次的合成技术保障部署.     

关于美军综合后勤保障的综述

综合后勤保障是美军武器系统研制与采办过程的一项重要活动,本文阐述了这一活动的基本概念、实质内容、发展动态以及对我军的启示。