【摘 要】
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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 V
【机 构】
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海军航空工程学院指挥系,海军飞行学院司令部
【基金项目】
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总装备部装备预研基金资助项目（513040301）
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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
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