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搜索结果: 1-8 共查到兵器科学与技术 SVM相关记录8条 . 查询时间(0.062 秒)
针对制导弹药库存性能评估中只有二分状态区分问题,提出了采用主元分析法(KPCA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)理论相结合的方法,综合运用检测数据和弹药事件数据,动态地实现评估制导弹药库存性能,改变了仅依赖于时间变量的性能评估,细化了对制导弹药状态区分,弥补了部队目前制导弹药性能评估的缺失,并与实际保障模式下弹药维护费用进行了对比,表明了模型的准确性和有效性。
针对现有超视距空战威胁评估方法的不足,提出了基于Rough集和回归型SVM的超视距空战威胁评估方法。该方法结合对超视距空战过程和影响参数的分析,构造了参战双方战机的态势、效能、事件、目标战役价值等优势函数,将导弹射程作为距离因素的一种引入威胁评估优势函数模型中,改进了距离优势函数,优化了方位角、进入角、能量、效能等优势函数,并将目标战役价值作为威胁评估的因素;然后采用Rough集的知识简约方法简约...
针对多极化高分辨率一维距离像(high range resolution profile, HRRP)在目标识别过程中存在计算量和数据量大、识别算法复杂的问题,提出一种基于Bagging-SVM动态集成的目标识别方法。该方法首先提取多极化HRRP平移不变特征向量,然后运用Bagging方法结合基于动态互信息的特征选择方法生成基分类器,最后引入基分类器差异度进行选择性集成。实验验证该方法在缩减数据规...
针对长期存储过程中复合材料老化会对武器性能产生影响的问题, 以某型导弹所采用的碳纤维复合导电芯为研究对象, 采用支持向量机对其湿热老化特性数据进行了处理。实验结果表明: 该方法可为武器性能与寿命的评估提供决策参考。
针对长期存储过程中复合材料老化会对武器性能产生影响的问题, 以某型导弹所采用的碳纤维复合导电芯为研究对象, 采用支持向量机对其湿热老化特性数据进行了处理。实验结果表明: 该方法可为武器性能与寿命的评估提供决策参考。
针对利用时域信号进行故障预报精度低的问题,提出一种基于多小波能量谱与支持向量机(SVM)的故障预报方法。该方法以信号在多小波域上分解形成的能量谱作为故障的诊断特征,通过距离评测准则选取最优多小波能量谱特征子集。最后将最优特征作为样本训练支持向量机。利用训练后的SVM进行故障预报,试验结果表明多小波能量谱能更有效地反映惯性器件故障特征,利用SVM与多小波能量谱结合可以得到更好的预测精度。
由于潜器水下悬浮运动时水动力参数的不确定性以及各运动自由度之间的交叉耦合影响,很难得到潜器水下悬浮运动的精确动力学模型。利用支持向量机(SVM)离线辨识系统的α阶静态非线性逆模型,将α阶逆模型作为前馈控制器与原系统组成右逆系统,复合系统解耦线性化为两个相对独立的SISO伪线性子系统。然后采用线性系统设计方法对已解耦系统设计闭环控制器。仿真结果表明,该方法不需要知道原系统的精确数学模型,跟踪精度高,...
主要研究了基于粗糙集和支持向量机的模式分类技术,结合遥感图像中军用飞机目标识别进行了理论分析和实验研究。基于粗糙集和支持向量机算法的优势,设计了基于粗糙集和决策有向无环图的支持向量机模式识别分类器,对分类的性能进行了分析研究,利用粗糙集理论中属性约简方法去除冗余属性,降低飞机特征维数,提出使用决策有向无环图支持向量机进行训练并对待识别目标预测。

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