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基于PSO-SVM的武器系统效能评定

Assessing the effectiveness of weapon systems based on PSO-SVM
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摘要 简述了效能评定的主要方法和支持向量机的特点。采用支持向量机建立了武器系统参数效能模型,采用粒子群优化算法避免了支持向量机中人为选择参数的盲目性。评定实例的计算结果表明,经过优化选择参数的支持向量机算法,能够给出更高精度的武器系统效能预测结果,其评定结论也更加可信。 Several methods for assessing the effectiveness of weapon systems are summarized, and the characteristics of Support Vector Machines (SYM) are analyzed. The parameters-effectiveness model of weapon system is established based on SVM, and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is proposed to optimize the parameters of SVM to avoid blind- ness in parameter selection. The simu]ation indicates that the method presented in this paper could provide higher precision results, and the assessing results are more credible.
出处 《战术导弹控制技术》 2013年第2期54-57,共4页
关键词 支持向量机 粒子群优化算法 评定 效能 Support Vector Machines Particle Swarm Optimization assess effectiveness
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参考文献7

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