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指标体系是完成仿真模型验证的必要手段。为了澄清指标体系在模型验证中的应用误区,在分析指标关联、可信度计算和模型缺陷回溯问题的基础上,揭示了串联、并联、迭代、混合子模型局部可信度与模型整体可信度之间的关联,提出了指标体系的元素、图示和建立方法,说明了模型可信度计算和缺陷回溯方法,并给出了一个模型验证实例,详细说明了仿真模型验证指标体系的应用过程。 相似文献
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针对复杂仿真模型验证中海量数据的相似性分析问题,提出了一种基于集成学习的仿真模型验证方法。将仿真时间序列与参考时间序列的相似性分析问题转换为相似性等级分类问题,进而利用神经网络、支持向量机、集成学习等机器学习方法,设计了一种集成分类系统对时间序列的相似性等级进行分类。为了增强基分类器的多样性,提出了基于惩罚因子的多样性筛选准则;通过挑选具有最大差异性的基分类器,构造高性能集成分类系统。最后利用相关数据,对所提出的方法进行应用研究,验证了方法的有效性。 相似文献
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为解决含有迭代运算的仿真模型验证问题,实现具有可回溯性的可信度评估,在提出循环验证问题和可信度综合问题的基础上,阐述了建立仿真模型验证指标体系的方法,提出了含有迭代运算的仿真模型验证定理及验证方法,并应用该方法计算了某飞行器模型的量化可信度,定位了造成模型可信度不足的缺陷点,验证了方法的有效性。 相似文献
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