【摘 要】
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针对毁伤试验数据少、不均匀、不连续、范围窄等带来的计算精度不高的问题。研究通过数据挖掘技术进行毁伤效应计算。利用数据库管理毁伤数据,通过数据清洗技术识别并清除数
【机 构】
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军事科学院国防工程研究院工程防护研究所,军事科学院,河海大学计算机与信息学院
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针对毁伤试验数据少、不均匀、不连续、范围窄等带来的计算精度不高的问题。研究通过数据挖掘技术进行毁伤效应计算。利用数据库管理毁伤数据,通过数据清洗技术识别并清除数据异常点,以保证数据库中数据的质量。建立了算法评价方法以选择最优经验算法。通过特征选择对高维毁伤数据进行降维,确定毁伤效应的主要控制参数进行神经网络学习和k-近邻检索。在此基础上建立基于数据融合的“三阶段”毁伤效应计算模型,可依据试验数据、经验算法和神经网络模型进行毁伤效应计算。实际应用表明,所提出的计算方法,能够满足实际应用需求。
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