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海洋环境中各种气象水文要素对海军武器装备的作战效能影响显著,且影响机理复杂,这大大增加了海军武器装备作战效能的评估难度。针对武器装备作战效能评估问题中的小样本、非线性和高维度等问题,将支持向量回归机( Sup-port Vector Regression,SVR)模型应用到该作战效能评估问题中会有较好的性能表现。标准的支持向量回归机对每个样本公平对待,而实际中的样本存在重要性的差别,文中将模糊支持向量回归机应用到武器作战效能评估问题中,提出一种根据样本与所有测试样本在高维特征空间的欧氏距离之和的大小来确定每个样本模糊隶属度的方法,从而体现不同的样本对决策函数学习的贡献率差异。实验结果表明,对于样本中存在野点和噪声的回归问题,模糊支持向量机表现出了更高的评估精度。  相似文献   
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航空发动机装配车间装配生产线的调度问题,是一类比较典型的混合Flowshop问题,同时还带有工件可重人等特点,这就区别于一般的Flowshop和Jobshop调度问题,因此,将可重入混合车间调度问题划为第三类调度问题。关于重入式混合车间生产调度的优化问题通常来说都是属于NP难问题。文中通过某航空发动机装配车间生产线的研究,以最小化最大完工时间为目标函数,借助随机矩阵的编码方式和改进的交叉方法与变异方法,提出了基于遗传算法的调度优化方法。最后实验结果表明,文中提出的改进算法能够有效地实现装配车间调度的优化。  相似文献   
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