【摘 要】
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在指控系统网络维修保障中,针对健康评估过程中主观性强、实时性不高等问题,为减弱人为因素影响,通过分析支持向量机分类的几何意义,将指控网络健康评估问题转化为分类问题。
【机 构】
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军械工程学院信息工程系,军械技术研究所电子室
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在指控系统网络维修保障中,针对健康评估过程中主观性强、实时性不高等问题,为减弱人为因素影响,通过分析支持向量机分类的几何意义,将指控网络健康评估问题转化为分类问题。采用优化的样本支持向量机对样本点进行选择优化,从而使样本分类速度和分类性能得到提升。在定量分析到定性健康状态描述的对应关系中,通过云模型实现不确定信息的转换。实验结果表明,由改进的指控网络模型得到的仿真结果与实际情况较为符合,分类性能较高。
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