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基于支持向量机的装备技术准备能力预测算法
被引量:
11
1
作者
周文明
陈军生
+1 位作者
宋吉星
樊启辉
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2013年第9期1903-1907,共5页
高技术武器装备技术准备在装备保障中处于非常重要的地位。分析了技术准备的主要环节和要素,给出了效能预测指标体系,建立了基于支持向量机的装备技术准备能力预测算法模型,给出了装备技术准备的保障效能预测实例。预测结果证明,所提算...
高技术武器装备技术准备在装备保障中处于非常重要的地位。分析了技术准备的主要环节和要素,给出了效能预测指标体系,建立了基于支持向量机的装备技术准备能力预测算法模型,给出了装备技术准备的保障效能预测实例。预测结果证明,所提算法是一种有效的非线性处理方法,建立在统计学习理论基础上,具有明显的泛化特性。所提算法为装备保障指挥决策和系统优化设计提供理论依据、技术支持和有效工具。
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关键词
支持向量机
技术准备
模式分类
预测
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职称材料
题名
基于支持向量机的装备技术准备能力预测算法
被引量:
11
1
作者
周文明
陈军生
宋吉星
樊启辉
机构
国防大学军事
后勤
与军事科技装备
教研
部
后勤学院军训教研室
中国人民解放军
中国人民解放军
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2013年第9期1903-1907,共5页
基金
中国博士后科学基金(201150M1560)
武器装备预研基金项目资助课题
文摘
高技术武器装备技术准备在装备保障中处于非常重要的地位。分析了技术准备的主要环节和要素,给出了效能预测指标体系,建立了基于支持向量机的装备技术准备能力预测算法模型,给出了装备技术准备的保障效能预测实例。预测结果证明,所提算法是一种有效的非线性处理方法,建立在统计学习理论基础上,具有明显的泛化特性。所提算法为装备保障指挥决策和系统优化设计提供理论依据、技术支持和有效工具。
关键词
支持向量机
技术准备
模式分类
预测
Keywords
support vector machine (SVM)
technical preparation
pattern classification
prediction
分类号
E926.4 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机的装备技术准备能力预测算法
周文明
陈军生
宋吉星
樊启辉
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2013
11
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职称材料
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参考文献
引证文献
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