基于指数法的装备维修保障系统效能评估模型

建立了装备维修保障系统效能评估指标体系,利用指数法对其3个组成要素———维修检测系统、备件保障系统和修复技术设备保障系统进行效能分析,构造出装备维修保障系统的效能评估模型;有利于对其效能进行全面、具体的评价,从而方便、快速地确定出其维修保障水平。     

改进的SVM决策树分类算法

为解决多类分类问题,在分析SVM决策树分类器及存在问题的基础上,通过引入类间可分离性测度,并将其扩展到核空间,提出一种改进的SVM决策树分类器。实验表明了该分类算法对提高分类正确率的有效性。     

军用飞机隐身与高度指标综合权衡

首先指出了军用飞机战技指标论证中孤立分析各项性能参数的缺陷;然后以军用飞机高度指标和隐身指标论证为例,综合分析了隐身与高度指标之间的关系,并结合类比分析结论,最后形成了军用飞机隐身与高度指标的综合论证要求。     

基于IDEF的装备保障指挥辅助决策系统建模

对装备保障指挥辅助决策系统中的决策内容进行了研究,提出了一种基于IDEF的复杂系统的建模方法。首先用IDEF3方法对装备保障指挥活动进行了过程描述,抽象出指挥过程中的决策问题,然后构建了辅助决策系统的IDEF0功能模型。     

数据挖掘在高校图书馆读者管理中的应用

在论述数据挖掘技术的基础上,从7个数据挖掘模式方面探讨了如何把数据挖掘技术应用于高校图书馆读者管理中。     

一种支持向量预提取方法及应用

提出了一种支持向量预提取方法,对核感知机误分次数与决策边界的关系作了分析,引入了核函数和误分界,利用结构简单的感知机算法构建支持向量预提取模块,压缩样本规模,然后将处理结果输入支持向量机进行再处理,在精度和处理速度方面取得了较好的效果,仿真实验验证了这一方法的可行性。     

一种基于KNN与改进SVM的车牌字符识别算法

提出了一种将KNN(K近邻)和支持向量机相结合的字符识别算法.首先用KNN对字符进行判断,如果输出的置信度大于阈值,则认为分类正确;如果小于阈值则采用支持向量机进行判决.改进了SVM分类器,通过调整支持向量机的分类超平面改进了支持向量机的性能.将算法应用到实际的车牌字符识别中,识别结果表明,这种方法在提高识别速度的同时,有效提高了字符的识别精度.     

关于改进的支持向量机的研究

支持向量机是一种基于统计学习理论和对偶理论的分类和函数估计方法,其推广能力强和全局最优的特点引起了学者的广泛关注。本论文对目前所提出的各类改进的支持向量机进行了初步的研究和分析。     

农药精确喷雾智能决策支持系统的设计

将智能决策支持系统与农药精确对靶喷雾技术有机结合起来,研究并集成了农药精确喷雾智能决策支持系统,为实现农药精确喷雾提供智能决策。在对系统目标、系统功能、系统结构分析的基础上,通过ID3算法对农药喷洒进行归纳,构建了PPSIDSS喷雾决策树。     

基于主成份分析的Bagging集成学习方法

机器学习中数据集的冗余特征会影响学习器的泛化能力，一些流行方法如支持向量机和集成学习也难免于此．研究了利用主成份分析进行特征变换对Bagging集成学习算法的影响，提出一种称为PCA—Bagging的算法，并与其它算法比如单个支持向量机、支持向量机Bagging集成、带有特征变换的单个支持向量机等进行了性能比较．在多个UCI标准数据集上的实验表明PCA—Bagging算法具有更好的性能，这说明即使是泛化能力很强的集成学习方法其学习的数据也需要进行适当的特征变换。