基于改进PSO-LSSVM 的军用工程机械研制费用预测模型

针对传统参数法对装备研制费用进行预测存在的局限性问题,采用改进粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）对LSSVM模型进行改进,构建军用工程机械研制费用预测模型。运用2种优化策略改进粒子群算法,对种群初始化过程进行控制、克服粒子群算法易于早熟的缺点。用改进后的粒子群算法优化最小二乘支持向量机的模型参数和核参数,以获得更好的预测效果。预测结果表明：该费用预测模型运用于军用工程机械研制费用预测,明显优于传统预测模型,具有很好的预测精度和效率。     

基于改进樽海鞘群和最小二乘支持向量机算法的新型弹药质量评估方法

针对新型弹药产品质量评估样本数据少、试验消耗大、未有效利用制造过程质量数据等问题,提出一种基于改进樽海鞘群和最小二乘支持向量机（LSSVM）的新型弹药质量评估方法。以新型弹药靶试数据为输入,对批次弹药发射成功率进行贝叶斯估计。利用LSSVM建立弹药批次制造质量数据与弹药发射成功率之间关系的评估模型,使用精英质心和反向学习策略改进的樽海鞘群算法对LSSVM进行优化,有效提升评估模型的准确性,并以某新型弹药为例对评估模型有效性进行验证。验证结果表明：与传统LSSVM、粒子群优化的LSSVM及樽海鞘群优化的LSSVM模型相比,该模型具有较高的准确度和较强的鲁棒性,对新型弹药产品的质量评估有一定借鉴意义。     

基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的电路故障诊断方法

针对数／模混合电路故障的特点,采用将粒子群算法与最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法,在保证诊断过程准确率的基础上,实现多类故障的快速诊断。在诊断过程中,支持向量机的参数寻优过程存在随意性、盲目性和效率低等问题,采用改进的粒子群算法优化支持向量机的参数,建立基于支持向量机的故障分类模型。实验结果表明,与其他方法相比,该方法提高了故障诊断的精度,具有明显的实用价值。     

基于最小二乘支持向量机时域背景预测的红外弱小目标检测

针对信噪比较低时,如何有效地抑制自然背景对目标检测的影响,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)时域背景预测的红外弱小目标检测方法。首先针对前几帧图像中对应同一位置像素点的灰度值序列,利用参数经粒子群优化的最小二乘支持向量机进行函数拟合,并据此预测下一帧图像在该位置处像素点的灰度值;然后将原始图像与预测图像相减得到预测残差图像,利用基于二维Tsallis-Havrda-Charvat熵的阈值选取快速算法进行分割,并根据小目标运动的连续性和轨迹的一致性进一步分离噪声和小目标。文中给出了实验结果及分析,并与现有的检测红外小目标的空域和时域背景预测算法进行了比较。结果表明所提出的算法具有更高的检测概率,明显优于已有的基于背景预测的红外小目标检测算法。     

基于LS-SVM的飞机部件故障率预测

支持向量机具有完备的统计学习理论基础和学习功能。它用核函数建立预测模型,再用已知数据为学习样本训练学习机,用检验样本进行验证、预测系统未来故障。最小二乘支持向量机(LS-SVM)采用最小二乘线性系统作为损失函数,函数估计精度高、收敛速度快。基于支持向量机的多层参数寻优、等维信息一步预测和不等维信息多步预测,可用于飞机状态评估、故障诊断和参数预测以及故障率分析。     

基于粗糙集和熵权以及改进支持向量机的导弹备件消耗预测

在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集(RS)、熵权(EW)法、自适应粒子群优化(APSO)算法与加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想。阐述了粗糙集、信息熵、自适应粒子群优化算法和WLS-SVM的基本原理,并改进了APSO的搜索方式和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的加权方法;建立了基于RS、EW法和自适应粒子群优化WLS-SVM的导弹备件消耗预测模型,并分析了其实现过程。实例结果表明,所建立的组合预测模型在进行导弹备件消耗预测时具有较高的精度和重要的实用价值。     

基于LS-SVM的装备研制费用建模与分析

应用最小二乘支持向量机原理建立基于最小二乘支持向量机的装备研制费用预测模型,利用LS—SVM方法对装备研制费进行预测步骤包括样本数据准备、模型训练学习、训练结果评估等循环过程,然后应用实例进行预测与分析。结果表明采用最小二乘支持向量机进行装备研制费用预测,所需样本量少、预测精度高、泛化能力强。     

基于IPSO_LS-SVM 的国防科研项目概算价格估算研究

为解决国内在估算方法选择和模型性能优化上存在的问题,利用改进的粒子群算法优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的参数选择方法,对国防科研项目概算价格估算进行研究.依据最小二乘支持向量机原理,通过优化其参数选择方法,建立了IPSO_LS-SVM概算价格估算模型,并对其进行模型训练和结果验证.结果表明:IPSO_LS-SVM方法估算精度更高,参数寻优速度更快,其估算模型具有有效性和优越性.     

基于SVM 的作战效能灵敏度分析

从评估问题本身出发研究学习样本的构造方法,针对传统灵敏度分析方法的不足,提出基于支持向量机的作战效能灵敏度分析方法。分析基于最小二乘支持向量机（Least Square Support Vector Machine,LS—SVM）作战效能的原理与模型,提出一种新的基于属性效用函数估计的学习样本构造方法,提出基于PSO算法的LS—SVM参数的优化选择方法。总结基于支持向量机的作战效能灵敏度分析的实现算法,采用参考文献中的数据为例进行算例分析。结果表明,该方法无需考虑决策属性间的复杂关系,在灵活性和所提供的信息量上由于传统解析法,在计算速度上优于Monte Carlo法。     

一种新的火炮初速下降量预测模型

为准确地评定火炮剩余寿命,通过研究火炮内膛径向磨损量和初速下降量的相关关系,提出了基于最小二乘支持向量机的火炮特性模型,引入量子粒子群算法进行模型反演分析,确定最优参数,建立了火炮剩余寿命评定模型.对实弹射击测得的25组试样的实例应用分析表明,预测模型相对误差在±5%以下,显示了最小二乘支持向量机是一种较为有效的非线性建模方法,量子粒子群算法进行模型参数优化能够保证全局最优.验证结果表明,模型的精度较高,有一定的实用价值.     

基于模糊灰色认知图的复杂战场智能态势感知建模方法

针对复杂战场环境的动态、不确定性特征,提出一种基于模糊灰色认知图（FGCM）的智能态势感知（SA）建模方法。基于SA理论,采用自上而下任务驱动的态势觉察方式实现态势元素的提取;以目标威胁评估为态势理解的建模对象,利用FGCM在不确定数据表达和推理的模型特性,同时引入外部环境控制节点建立威胁评估动态FGCM模型。以目标意图预测为态势预测的建模对象,在基于专家知识建立的FGCM模型结构基础上,采用粒子群优化算法提高了意图预测模型对历史数据样本的参数学习能力。仿真验证分析结果表明,基于FGCM的智能SA建模方法能够较好地应对动态、不确定的战场环境,发挥知识和数据在建模中的综合作用。     

基于改进粒子群优化算法的近炸引信最佳炸高计算方法

针对近炸引信适时起爆战斗部关系到对目标有效攻击乃至高效毁伤的问题,提出研究引信与战斗部配合的最优关系计算方法.建立引信近炸时战斗部威力数学模型,依据粒子群优化算法分析相关参数之间的关系;利用欧拉距离法对惯性权重进行动态更新,得到改进粒子群优化算法,将其应用于数学模型中,获得引信与战斗部配合威力计算模型.通过仿真实验得出...     

我国弹药装药装配技术现状及发展对策

介绍目前我国弹药装药装配领域的现状以及与国外的差距。通过分析制约我国弹药装药装配技术发展的主要原因,提出我国弹药装药装配技术发展的对策,主要包括：充分利用国防科技工业弹药自动装药技术研究应用中心平台,引领我国弹药制造技术发展;尽快完善行业内知识产权转让制和尽快制定行业相关标准;以及加大对弹药制造装备的研发能力。     

基于深度学习的小口径弹药装配设备故障诊断专家系统

针对小口径弹药装配设备故障诊断智能化程度不足、诊断效率低以及误诊率高等问题,开展小口径弹药装配设备故障诊断技术和专家系统研究。为提高复杂装备故障知识推理及判别精度,研究基于知识图谱和故障树的故障类别知识库构建方法,提出基于规则和案例的故障知识推理方法,采用深度学习算法进行故障知识推理和更新,构建故障诊断模型并用于小口径弹药装配设备故障诊断专家系统。结果表明：该系统可实现对小口径弹药装配设备故障的智能预测和分析,符合制造装备智能化发展要求,为制造装备智能化、信息化的研制发展和推广应用提供参考。     

大口径炮弹自动合膛技术在自动装配中的应用

针对大口径炮弹合膛的特点、技术要求和生产过程中存在的问题,提出一种基于信息集成和实时在线检测的新型自动合膛方法。采用实时检测方式对整个自动合膛过程进行自动控制,确保合膛过程安全可靠。同时,对合膛检验中的工艺参数提供精确的量化指标。实践结果表明,该方法能减轻工人的劳动强度,提高技术水平和安全性,具有安全可靠、在线实时、速度快和精度高等特点,有较好的推广利用价值。     

炮弹装药疵病的提取方法

在弹药DR检测过程中，由于趋势项的存在影响DR检测系统的检测灵敏度，从而影响疵病识别与检测的精度。同时也容易造成检测过程中对疵病的误判或漏判，影响炮弹发射的安全性。文中针对上述因素，分析了趋势项产生原因及其对检测的影响，提出了曲线拟合趋势项的方法，实验验证了该方法对消除趋势项、提取弹药疵病信息有较好的效果。     

仓储弹药除油方法

炮弹涂油可以明显地提高防锈和密封性能,减少温度和湿度变化对弹药质量的影响,但必须在使用前除去弹药涂油.目前,可供选择的除油方法主要包括物理加热、机械刮除、化学清洗、高压水射流清洗等方法.为了克服弹药手工除油过程中存在的问题,通过比较各种除油方法的利弊,提出了利用高压水射流技术清洗弹体表面油料的方法.     

弹药装药质量机理研究

文中对含有材料装填缺陷所引起的弹药系统失效现象进行了实验验证．从提高弹药装药质量的角度．分析研究了某产品在两种不同条件下的装药对比实验结果，对实验结果的分析表明．在注装或塑态装药条件下，辅助于振动、粒度级配及纳米金属粉等综合技术途径．可获得高密度．致密均匀和低缺陷的药柱．能有效提高装药的能量利用率及终点毁伤效能。     

新型弹药可靠性评估方法

为了研究新型弹药可靠性评估方法,采用混合贝塔分布为先验分布的贝叶斯方法对某新型弹药进行可靠性评估。分析贝叶斯方法的适用条件,并将之推广到多先验情况。通过实例比较该方法与经典方法和使用贝塔分布为先验分布的贝叶斯方法的差异。结果表明:该方法能更为合理地用于新型弹药可靠度评定,充分利用产品先验信息,有效降低现场试验所需的样本量,很好地避免由于小样本数据被大量先验信息"吃掉"而导致评定结果的"冒进"现象。