基于FSVR的海洋环境下武器效能评估

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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(Support 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。
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