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为提高舰船维修费案例的调整效果,遵循着调整知识产生、调整知识约简和调整知识推理的建模过程,提出了一种改进的舰船维修费案例调整模型。在该模型中,采用Policastro的重构方式,利用目标案例的直接和间接相似案例集,产生舰船维修费案例的调整知识;针对调整知识中可能存在冗余、相关性、知识量过于庞大不便于推理等问题,提出了一种既能有效约简调整知识、又能准确衡量调整知识重要度的改进规则约简方法,并给出了具体的实现算法;为提高知识推理的效率,采用具有强泛化能力和出色学习能力的最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM),构建了舰船维修费案例调整知识推理模型,并基于遗传算法(genetic algorithm,GA)和交叉验证方法,对推理模型的有关参数进行了优化。实例结果表明,与其他案例调整模型相比,所提模型在调整精度上要远远好于其他模型,所提模型是科学、有效的。 相似文献
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舰船装备器材管理面临的形势和对策 总被引:1,自引:0,他引:1
新军事变革和海军建设整体转型对舰船装备器材管理提出了新的要求,如何进一步提高舰船装备器材管理水平、加强海军舰船装备技术保障能力,是海军舰船装备器材管理面临的紧迫课题。文中从海军舰船装备器材管理面临的形势入手,分析了目前海军舰船装备器材管理中存在的问题,并在此基础上提出了提高海军舰船装备器材管理水平的对策措施。 相似文献
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数字测图是矿山勘测设计阶段的主要任务之一,其成果是矿山施工阶段、管理运营阶段的主要基础资料。全站仪测图是矿山成图的主要方法之一,如何在成图过程中,提高成图精度,保证质量,是我们矿山测量人所要探讨的主要问题。根据笔者多年矿山数字测图实践,提出了一些技巧和方法,供矿山测绘同仁们参考。 相似文献
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基于支持向量机的武器系统费用预测分析 总被引:10,自引:0,他引:10
采用了一种基于支持向量机的武器系统费用预测方法,计算结果表明,这种方法有效解决了神经网络方法出现的过拟合、网络结构难以确定等问题,与传统的方法相比较,有更好的泛化能力,因而该方法可以作为研究此类问题的新途径. 相似文献
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武器系统费用估算的参数法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了武器系统费用估算中参数法的形式化研究方法,对参数模型的建立、目标函数的建立以及优化参数的求取进行分析.考虑到模型对样本数据的适应能力,采用径向基神经网络建立参数模型;针对模型的拟合精度和推广能力之间的矛盾以及两者的要求,提出建立一种折中的目标函数;针对目标函数的参数较多、形式较为复杂的特点,采用粒子群优化算法计算得到模型的优化参数,最后通过实例加以分析验证.理论研究和计算分析表明,该方法从本质上解决了参数法的模型建立、参数优化等问题,既可以对新参数模型的建立在理论上提供指导,也可以在实践中推广应用,通用性较好. 相似文献
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舰艇编队等级修理计划优化直接关系到各类战训任务的有效完成和修理经费的科学使用。基于“定期与'双控’相结合”修理模式, 考虑舰艇编队的体系化运用、舰艇效能衰减特性以及决策者期望和偏好, 运用前景理论综合构建舰艇编队期望体系效能模型, 进而以体系效能价值函数最大为目标, 以修理工期、跨期修理、修理经费、装备效能、在航率等为约束条件, 系统构建面向舰艇编队的等级修理计划优化模型, 最后运用基于混合编码的粒子群优化算法对模型进行求解。结果表明, 该方法相对传统的计划编制方法, 舰艇编队体系效能和分项效能更高, 舰艇使用与修理之间的关系协调更好, 对于科学编制舰艇编队等级修理计划, 确保舰艇编队战训任务有效完成能够提供有力的技术支撑。 相似文献
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针对时间序列的非线性、非平稳和多尺度特征,考虑到事件对序列结构产生的影响,提出事件影响下的时间序列多尺度集成预测策略。首先,基于经验模态分解将原始序列分解成若干分量,从多个尺度展现序列的基本构成;随后,基于迭代累积平方和实现分量序列的变点检验,从多个尺度判别和获取事件对序列产生的结构性影响;然后,基于干预分析构建事件对不同分量序列的影响模型,据此剔除事件影响,获取净化序列;最后,运用基于粒子群优化的支持向量回归,建立单一尺度的序列预测模型,进而实现事件影响下的时间序列多尺度集成预测。实证分析表明:该策略能够精细辨识事件对序列的多尺度影响,有效建立序列总体及分量的预测模型,与传统方法相比,具有更强的事件辨识能力、自适应建模能力和更高的预测精度。 相似文献
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随着测绘科学技术的发展,全站仪在矿山井下测量已经代替了传统测量中使用经纬仪测角、钢尺量边来进行导线测量。但井下作业受环境条件的影响和限制,如何提高导线测量精度,获得较高质量导线测量值是矿山工作者所关注和探讨的主要问题。根据笔者对全站仪在井下导线测量中的使用,取得了一些井下导线测量提高精度的方法和技巧,现与大家进行沟通与交流。 相似文献
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针对具有非线性、非平稳、多尺度特性的复杂时间序列, 提出一种基于集合经验模态分解(EEMD) 和进化核主成分回归(KPCR)的自适应预测建模方法. 首先运用能克服传统EMD算法中模态混叠现 象的EEMD算法, 按原始时间序列信号的构成特点将其分解到不同尺度, 然后对不同尺度序列采用 C-C方法重构相空间, 在相空间中运用基于混合核函数的KPCR方法构建预测函数. 同时, 针对不同 尺度序列预测模型的优选问题, 采用粒子群优化(PSO)算法在给定准则下自适应确定各项参数, 最后将不同尺度预测结果集成, 得到实际时间序列的预测值. 通过对国际原油价格的数据进行实 证预测分析, 表明了该方法能够在不同尺度对时间序列的变化趋势进行有效描述, 自适应获取优 化的预测模型. 与现有方法相比, 具有较强的自适应建模能力和较高的预测精度. 相似文献
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