基于SVM的导弹自由飞行阶段可靠性评估

• 作者: 左磊 李春 薛继明 黄岩
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 导弹 可靠性 支持向量机 神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 先进制造与管理
• 页码范围: 24-28
• 分类号: TJ760.6+23
• 字数: 3053字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1576.2011.11.007

摘要

为更好地评估巡航导弹自由飞行阶段的可靠性,对小样本回归问题进行研究.首先对实验数据进行特征选择与提取得到学习样本,在此基础上利用支持向量机(support vector machine,SVM)方法进行可靠性评估研究,然后通过仿真实验对比神经网络与支持向量机2种方法的评估效果.结果证明:SVM的训练学习效率更高,同时能够保证较好的泛化性能,提高自由飞行阶段可靠性的评估效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛继明	国防科学技术大学机电工程与自动化学院	1	4	1.0	1.0
5	左磊	国防科学技术大学机电工程与自动化学院	2	4	1.0	2.0
6	黄岩	国防科学技术大学机电工程与自动化学院	2	48	2.0	2.0
7	李春	国防科学技术大学机电工程与自动化学院	7	58	4.0	7.0