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121.
针对小样本下贝叶斯网络参数学习结果不准确的问题,提出一种模糊最大后验估计方法,该方法将模糊理论引入到参数学习中,通过对约束效力的度量,利用隶属度函数来确定超参进行学习,以提高约束使用的准确性。实验证明,所提方法可以有效提高参数学习的精度。除此之外,将所提方法应用到网络安全评估中,将通用漏洞评分系统作为专家先验参数,结合漏洞信息迁移样本来进行参数学习。最后,通过节点和路径安全评估验证了所提方法的有效性。  相似文献   
122.
在机载雷达参数估计过程中, 在主瓣杂波区附近自适应和差波束会发生畸变, 角度和多普勒频率参数估计之间存在耦合, 导致传统和差单脉冲估计方法的参数估计性能严重下降。针对此问题,提出了一种基于空时约束的机载雷达自适应迭代单脉冲估计方法。该方法首先通过导数约束和零点约束确保所形成的差波束为最优差波束; 其次利用广义单脉冲法进行参数估计, 解决了多参数估计之间存在的相互耦合问题; 最后通过自适应迭代方式进一步提高目标参数的估计精度。计算机仿真结果验证了所提方法的有效性。  相似文献   
123.
长时间相参积累是提高雷达探测性能的重要技术之一。在高速高机动目标的长时间积累过程中引起的距离走动、距离弯曲、多普勒频率走动与多普勒频率弯曲效应会带来严重的积累信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)损失, 进而使得噪声背景下雷达难以有效发现探测目标的存在。针对上述问题, 提出了一种针对高速机动目标的参数化长时间积累算法。首先,使用keystone变换(keystone transform, KT)校正了线性距离走动。然后, 使用相参积累型修正三阶相位函数(coherently integrated modified cubic phase function, CIMCPF)与相参积累型修正高阶模糊函数(coherently integrated modified high-order ambiguous function, CIMHAF)算法分别完成了对一阶和二阶加速度的参数估计。得益于CIMCPF与CIMHAF对信号相参特性的利用, 该算法在低信噪比下依然有效。同时, 由于没有对参数网格搜索的过程, 算法的计算复杂度也较低。仿真实验与分析证实了所提算法的优异性能。  相似文献   
124.
定量评估航天侦察装备效能是武器装备体系建设的重要环节之一, 对装备发展和作战应用具有重要的现实意义。针对评估样本数据少、效能在多指标因素影响下变化规律非线性等条件下的效能评估问题, 提出一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimizer, IGWO)算法优化的支持向量回归机(support vector regression, SVR)评估方法(IGWO-SVR)。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力, 并将其应用于基于支持SVR效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点, 构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后, 通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估, 验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。  相似文献   
125.
讨论一类含时变未知参数的随机系统,给出该系统在系统状态噪声与量测噪声于有限时间区间上相关情况下的自适应滤波递推公式,并给出相应的滤波算法  相似文献   
126.
ResearchfortheAlgorithmofNonlinearTwoStageLeastSquaresEstimatorZHONGDenghua;WANGRenchao;LIUBao;ZHANGShiying(TianjinUniversity...  相似文献   
127.
工程项目成本预测的多基元模糊算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
从个例中得到工程项目划分为多个可算基元启示,定义了基元的这一重要概念,运用模糊数学理论,建立起多基元模糊算法的数学模型,该算法是把待测工程项目划分为多个基元,应用模糊数学方法,从工程项目成本系统资料库中找出类似基元,并用模糊快速递减加权式计算,得到各基元的成本参数,再汇总求得预测的成本量。多基元模糊算法与其他算法相容并能结合使用,在应用实例中获得了比较满意的预测结果。  相似文献   
128.
本文对一种引进的特殊结构轴承进行了稳态性能研究。首先,建立了该轴承的数学模型,这一模型计及了偏心油楔油槽、瓦块惯性、轴颈轴向偏斜及紊流的影响;其次,采用二阶有限单元,求解了稳态数学模型并根据相似原理进行模拟试验,获得了稳态性能的计算和试验数据。  相似文献   
129.
本文叙述了一种新型的流变仪,它能测定微珠在被测液体中的运动轨跡,从而对流体力学的研究提供了重要的实验手段,此外,它也能测定各种牛顿流体的粘度和非牛顿流体的粘弹性。  相似文献   
130.
随机模糊神经网络及在随机混沌时间序列预测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对随机模糊神经网络(SFNN)的网络结构没有明确的物理含义,仅仅是一种实现随机模糊逻辑系统的计算结构的问题,对其网络结构进行了改进,重新定义了每层的节点原型。改进后每层之间的物理含义明确且节点数目减少,从而计算量有所减少。对于SFNN的参数和结构,可以分别通过参数学习算法和结构学习算法来优化。将SFNN用于随机混沌时间序列预测,仿真结果表明:该系统由于引入了随机的概念,使网络能更有效地防止噪声的干扰,因而更适合于工程应用。  相似文献   
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