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81.
提出了一种将小波的尺度函数与SV(support vector)算法相结合的WSK-SV(wavelet scaling kernel-support vector)新算法,并将Daubechies小波以及Shannon小波的尺度函数分别构成尺度核函数,而且分别作为SV算法中一个可容许的支持向量核函数使用.该算法充分利用了Daubechies小波函数的紧支集与正交等特点以及小波的MRA(multi-resolution analysis,多分辨分析),并注意了尺度核函数能够满足Mercer条件.该算法除了具有通常SVM(support vector machine)所具有的优点外,还具有很好的收敛性以及泛化能力,能够有效地提高学习与预测效率.典型算例选取了不同的小波尺度函数,数值计算表明:在一维、二维和三维问题中,这些小波的尺度函数均可以用于WSK-SV算法,进而显示了这个新算法的可行性与通用性. 相似文献
82.
基于回归型支持向量机的空战目标威胁评估 总被引:6,自引:2,他引:4
空战目标威胁评估是协同多目标攻击中的关键问题.针对传统空战目标威胁评估方法在确定权重系数方面的不足,提出了一种新的基于回归型支持向量机的评估方法.在分析了现有的空战目标威胁评估方法中距离威胁模型存在缺陷的基础上,提出了改进的距离威胁模型.建立了基于回归型支持向量机的空战目标威胁评估模型,利用该模型对想定的空战目标进行了威胁评估.仿真结果表明,该方法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成空战目标威胁评估. 相似文献
83.
84.
目标成像方位估计是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)自动目标识别中一个重要的预处理过程。提出一种基于支持向量回归机(support vector machine for regression,SVR)并结合SAR目标阴影信息的方位角估计方法。首先通过长直边拟合法与脊波变换法对目标图像进行方位的粗估计.再由SVR完成精确估计。利用“运动与静止目标的获取与识别”(moving and stationary target acquisition and recognition, MSTAR)项目组提供的实测数据所做实验表明,此方法可以有效估计SAR目标方位角,精度高、泛化能力强.特别是在水平成像方位附近利用了目标的阴影信息,明显提高了相应区间的方位角估计精度。 相似文献
85.
目前我国北斗导航增强系统的完好性参数设计缺少针对差分信息有效性的降效参数设计,不满足航空无线电委员会(RTCA)提出的接口协议,无法同国际其他GNSS星基增强系统相兼容。根据RTCA接口协议,针对我国卫星导航系统的完好性降效参数处理算法进行了研究,利用北斗实测数据分析了完好性降效参数对用户增强服务的影响,验证了算法的有效性。结果表明,正常情况下,北斗导航系统增强服务三维定位精度可达到113m。当用户丢失部分差分改正信息时,定位精度约144m,精度下降约274%,利用完好性降效参数对过期差分信息进行降效处理,优化定位权阵,可将定位精度提高至117m,达到正常增强服务水平。 相似文献
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88.
89.
90.
介绍了航天器的热控制模式、对在微重力下的单相流与两相流的换热系统、微重力下与重力场下的两相流沸腾换热进行了比较。最后论述了在微重力条件下进行两相流沸腾换热地面等效试验研究的必要性。 相似文献