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搜索结果: 1-9 共查到武器系统与运用工程 支持向量机相关记录9条 . 查询时间(0.177 秒)
基于飞机历史运营数据,从参数识别、数据集构建、参数提取优化等方面给出了重着陆风险预警的数据处理方法;基于自适应变异粒子群参数寻优方法改进支持向量机分类模型,提出重着陆风险预警模型;以某A320机队历史运营数据为例,建立重着陆风险预警模型并给出预警功能实现过程。针对重着陆风险预警的研究可为飞行员操作、飞机维修计划的制定与实施提供参考依据,有效降低飞机运营风险。
支持向量机遥感图像近似几何校正算法可有效提高遥感图像校正的精度,是目前比较有效的遥感图像近似几何校正方法?对不同核函数支持向量机遥感图像近似几何校正算法的实验结果进行比较分析表明:基于RBF核函数的支持向量机遥感图像几何校正算法....
提出分层聚类与支持向量机集成的算法, 以多级二叉树结构的 S V M实现故障的分级诊断。根据最大间隔距离原则, 对各故障模式电路特征的逐次聚类二分获得二叉树, 使每个节点的 S V M具有最大分类间隔, 减少了误差积累,从而优化了 S V M的组合策略。聚类上利用遗传粒子群算法对样本进行聚类。经模拟电路仿真结果显示, 该方法与一对一、 一对多方法相比, 在不影响分类精度下, 减少测试时间, 降低模...
针对支持向量机的核函数选择存在盲目性问题, 提出多核优选的装备费用支持向量机预测方法。在不同核函数条件下, 以提高推广能力拟合精度为目标, 结合变步长多层次搜索算法选择最佳参数, 确定拟合效果, 通过判断选择最佳核函数。实例计算表明, 多核优选的支持向量机预测方法精度高, 通用性好。
基于核函数支持向量机的雷达辐射源识别。
新的战争形式客观上要求对武器装备实施一体化综合保障,而现有的装备保障专业已不能满足要求。为 此,采用支持向量机法对文本进行了分类,求取了装备维修保障专业间的相似度,并对装备维修保障专业的合 并、重组提出了建议
支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的分类技术,也是一种具有很好泛化性能的回归分析方法。本文用SVM分类方法对弹道类型进行识别,用SVM回归方法对不同类型的弹道数据分别建模,进而对弹道起点进行有效预测。仿真结果表明,该方法识别精度高,在SVM弹道识别的基础上,还可以有效提高弹道外推精度。
支持向量机(SVM)作为分类器,研究了雷达目标高分辨距离像(HRRP)分类法,设计了相应的预处 理算法,提出一种结合留一法和单一验证法的参数选择新方案。基于三种雷达目标的HRRP 数据,比较了 SVM 分类法和匹配相关分类法性能,实验结果表明SVM 算法在目标姿态的稳定性、对训练集大小的稳定性 和抗噪能力方面都占有相当优势。
介绍了支持向量机(SW)的机理,应用SVM对柴油机燃油系统进行故障诊断,通过试验确定了SVM参数的选择方法.实践诊断结果表明,SVM具有较好的诊断效果,对故障样本诊断的准确度较RBF神经网络高.

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