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在军队油料消耗预测中以直线趋势外推预测法、季节指数预测法和灰色预测法构成组合预测模型,以此为基础引入层次分析法来确定各自权重,按各项预测的重要程度求出组合预测结果。组合预测结果精度较高,并且通过对该组合预测模型中的判断矩阵灵活调整,从而可得到一组适合对应单位的油料消耗组合预测权系数,具有良好通用性,在部队中具有较好的推广价值。 相似文献
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战役情报是组织实施战役所需的军事情报,运用模糊层次分析法对战役情报的效能进行评估,可以对军队情报工作产生一定程度的导向作用,进而促使增强情报工作的针对性,优化情报工作流程和资源配置。模糊层次分析法具有较高的科学性和客观性,计算方法简单、使用方便,通过应用实例表明模糊层次分析法对于衡量某特定情报集在战役中的支持力度具有一定的参考价值。 相似文献
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提出一种CDCMLDA生成模型来实现跨文本集的话题分析,采用狄利克雷组合多项式模型(Dirichlet Compound Multinomial,DCM)对文本集中词的涌现现象进行建模,把DCM模型和LDA结合起来分析文本集之间话题的差异,采用蒙特卡罗期望最大化方法进行参数推导。在多个实际数据集中通过定性和定量的方法对模型进行评价,实验表明,模型不仅能够发现不同文本集间的异同,而且在模型困惑度指标上相对当前两种主要跨文本集的话题模型具有明显的优势。 相似文献
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提出一种基于主题模型的人体动作识别方法。该方法首先提取时空兴趣点(STIP,space-time interest point)来描述人体运动,然后提出使用慢特征分析(SFA, slow feature analysis)算法计算兴趣点梯度信息不变量最优解,最后使用概率潜在语义分析 (pLSA, probabilistic Latent Semantic Analysis) 模型识别人体动作。SFA计算的梯度不变量最优解可以表示时空兴趣点固有特征,能够无歧义反映时空兴趣点在空间及时间方向上的信息。同时,针对pLSA隐性主题正确性无法保证的缺点,算法将主题与动作标签“一对一”相关,通过监督方式得到主题,保证了训练中主题的正确性。该算法在KTH人体运动数据库和Weizmann人体动作数据库进行了训练与测试,动作识别结果正确率分别在91.50%和97%以上。 相似文献
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针对空中骨干Mesh网络资源有限、计算能力相对不足的特点以及传统简单机会路由(Simple Opportunistic Adaptive Routing,SOAR)路由算法未充分考虑负载均衡与不同业务服务质量(Quality of Service,Qo S)保障需求差异性的问题,提出一种支持业务区分的改进型SOAR路由算法。该算法在考虑链路拥塞控制和负载均衡的基础上,定义综合预期传输次数来描述链路的综合状态,有效降低网络拥塞概率;同时根据传输业务类型的不同,设计一种基于层次分析法的路由选择策略,实现路径选择与业务类型的动态匹配。仿真结果表明,在重负载条件下,改进型SOAR路由算法相比传统SOAR路由算法其时延、吞吐量和吞吐率性能明显提升。当网络中存在不同类型业务时,改进型SOAR路由算法能够根据业务Qo S保障需求的差异性自适应选择最佳传输路径。 相似文献
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针对海况、大气波导、海浪杂波等环境因素对舰舰导弹武器系统作战效能的影响,采用层次分析法构建了舰舰导弹武器系统作战环境指数的层次结构,同时量化了各目标层的有关因子,确定了各目标层的权重,并建立了舰舰导弹武器系统作战环境指数的评估方法。经算例分析表明:该方法能够评估复杂环境条件对舰舰导弹作战效能的影响,为舰舰导弹的作战使用提供辅助决策支持。 相似文献
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给出了利用灰色层次分析决策方法进行评估的一般步骤,并以坦克为例,构建了基于坦克的机动性、防护性、火力性、信息性、可靠性的评估模型。 相似文献