针对最小二乘孪生支持向量机受误差值影响大,对噪声样本敏感及核函数、核参数选择困难等问题,提出一种Critic特征加权的多核最小二乘孪生支持向量机(Multi-Kernel Least-Squares Twin Support Vector Machine based on Critic weighted,...针对最小二乘孪生支持向量机受误差值影响大,对噪声样本敏感及核函数、核参数选择困难等问题,提出一种Critic特征加权的多核最小二乘孪生支持向量机(Multi-Kernel Least-Squares Twin Support Vector Machine based on Critic weighted,CMKLSTSVM)分类方法。首先,CMKLSTSVM使用Critic法赋予特征权重,反映不同特征间重要性差异,降低冗余特征及噪声样本影响。其次,根据混合多核学习策略构造了一种新的多核权重系数确定方法。该方法通过基核与理想核间的混合核对齐值判断核函数相似程度,确定权重系数,可以合理地组合多个核函数,最大程度地发挥不同核函数的映射能力。最后,采用加权求和的方式将特征权重与核权重进行统一并构造多核结构,使数据表达更全面,提高模型灵活性。在UCI数据集上的对比实验表明,CMKLSTSVM的分类准确率优于单核结构的SVM(support vector machine)算法,同时在高光谱图像上的对比实验反映了CMKLSTSVM对于包含噪声的真实分类问题的有效性。展开更多
目前,舰船目标威胁评价采用的加法组合权重主观性过强而乘法组合权重结果存在放大效应,同时权重合理性没有依据具有最终客观说服力的火力打击效果来进行分析。针对以上问题,本文分析了舰船作战新武器及其威胁,增加了俯仰角和翻滚角属性...目前,舰船目标威胁评价采用的加法组合权重主观性过强而乘法组合权重结果存在放大效应,同时权重合理性没有依据具有最终客观说服力的火力打击效果来进行分析。针对以上问题,本文分析了舰船作战新武器及其威胁,增加了俯仰角和翻滚角属性并改进了威胁量化函数,提出了2种基于博弈的组合赋权方法,并采用TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)方法进行目标威胁排序。通过多波次火力攻防仿真结果表明,提出的博弈组合赋权方法大幅提高了摧毁蓝方的武器单元数量和总毁伤百分比,同时2种博弈方法具有相同的目标威胁排序和蓝方毁伤效果,显示出博弈方法的客观性、优越性和稳定性,可为指挥决策提供更好的参考方案。展开更多
目的优化半夏桃红颗粒湿法制粒成型工艺。方法以半夏桃红颗粒的成型率、吸湿率和休止角的综合评分为指标,采用AHP-CRITIC混合加权法结合Box-Behnken设计-响应面法建立半夏桃红颗粒成型的关键工艺参数(critical process parameter,CPP)...目的优化半夏桃红颗粒湿法制粒成型工艺。方法以半夏桃红颗粒的成型率、吸湿率和休止角的综合评分为指标,采用AHP-CRITIC混合加权法结合Box-Behnken设计-响应面法建立半夏桃红颗粒成型的关键工艺参数(critical process parameter,CPP)和关键质量属性(critical quality attribute,CQA)的数学模型,构建工艺设计空间并验证。结果半夏桃红颗粒成型工艺参数为:以可溶性淀粉作为辅料,辅药质量比为0.30:1~0.47:1,以95%乙醇为润湿剂,乙醇用量为35.0%~38.5%,于60℃干燥2 h。在此范围内工艺参数均可满足目标要求。结论通过AHP-CRITIC混合加权法结合Box-Behnken设计优选的半夏桃红颗粒成型工艺稳定性好,可为该复方制剂的工业化生产提供支持。展开更多
文摘针对最小二乘孪生支持向量机受误差值影响大,对噪声样本敏感及核函数、核参数选择困难等问题,提出一种Critic特征加权的多核最小二乘孪生支持向量机(Multi-Kernel Least-Squares Twin Support Vector Machine based on Critic weighted,CMKLSTSVM)分类方法。首先,CMKLSTSVM使用Critic法赋予特征权重,反映不同特征间重要性差异,降低冗余特征及噪声样本影响。其次,根据混合多核学习策略构造了一种新的多核权重系数确定方法。该方法通过基核与理想核间的混合核对齐值判断核函数相似程度,确定权重系数,可以合理地组合多个核函数,最大程度地发挥不同核函数的映射能力。最后,采用加权求和的方式将特征权重与核权重进行统一并构造多核结构,使数据表达更全面,提高模型灵活性。在UCI数据集上的对比实验表明,CMKLSTSVM的分类准确率优于单核结构的SVM(support vector machine)算法,同时在高光谱图像上的对比实验反映了CMKLSTSVM对于包含噪声的真实分类问题的有效性。
文摘目前,舰船目标威胁评价采用的加法组合权重主观性过强而乘法组合权重结果存在放大效应,同时权重合理性没有依据具有最终客观说服力的火力打击效果来进行分析。针对以上问题,本文分析了舰船作战新武器及其威胁,增加了俯仰角和翻滚角属性并改进了威胁量化函数,提出了2种基于博弈的组合赋权方法,并采用TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)方法进行目标威胁排序。通过多波次火力攻防仿真结果表明,提出的博弈组合赋权方法大幅提高了摧毁蓝方的武器单元数量和总毁伤百分比,同时2种博弈方法具有相同的目标威胁排序和蓝方毁伤效果,显示出博弈方法的客观性、优越性和稳定性,可为指挥决策提供更好的参考方案。
