摘要
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。
The technical preparation of high-tech armament is important in the equipment support. Key link and main influencing factors of the technical preparation are analyzed. The index system of efficiency evaluation is presented. The effective non-line method established on statistics and characteristics of genenalization is veri- fied. The command, decision making and system optimum design of armament technical preparaction are strong- ly supported by the prediction algoithm.
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
Systems Engineering and Electronics
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
关键词
支持向量机
技术准备
模式分类
预测
support vector machine （SVM）
technical preparation
pattern classification
prediction
作者简介
周文明（1970-）,男,工程师,博士,主要研究方向为信号处理、模式识别和战争模拟.E-mail：zwmedu@163.com｜
陈军生（1963-）,男,教授,博士,主要研究方向为军事装备学.E-mail：Chenjsedu@163.com｜
宋吉星（1969-）,男,工程师,主要研究方向为电子对抗.E-mail：songjixing678@163.com｜
樊启辉（1971-）,男,工程师,主要研究方向为装备指挥研究.E-mail：tzfanqihui@sina.com
