基于支持向量机的轰炸机敏感性权衡优化
发布时间:2024-03-23 22:30
生存力中敏感性方案的设计及改进是一个效益和代价不断权衡的过程。针对轰炸机敏感性权衡中的效益-费用优化问题,研究了基于支持向量机的轰炸机敏感性权衡方法。建立支持向量机代理模型,简化了敏感性的计算,并利用交叉验证和网格搜索对模型参数进行优化;拟合了轰炸机敏感性参数与增加费用的函数关系,将灵敏度理论引入敏感性权衡中,从最优效费比的角度出发,确定敏感性参数的取值范围。最后通过仿真验证了方法的可行性。结果表明,该权衡优化方法能够在费用约束条件下对敏感性参数的取值范围进行优化,在保证精度的同时提升了计算效率。
【文章页数】:8 页
【文章目录】:
0 引言
1 基于SVM的敏感性计算模型
1.1 敏感性计算
1.2 SVM样本集选取
1.2.1 设计变量和响应值确定
1.2.2 样本点选取
1.2.3 归一化处理
1.3 代理模型的构建
1.4 模型参数优化
2 敏感性参数权衡优化
2.1 灵敏度理论
2.2 设计变量与费用的关系
2.2.1 雷达散射面积σ与增加费用fσ的关系
2.2.2 红外辐射强度IB与增加费用fI的关系
2.2.3 Pj与增加费用fP的关系
2.3 敏感性参数灵敏度分析
2.4 基于SVM的敏感性权衡优化步骤
3 算例分析
3.1 SVM参数优化
(1)训练集选取
(2)参数优化
3.2 敏感性权衡优化分析
4 结论
本文编号:3936561
【文章页数】:8 页
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0 引言
1 基于SVM的敏感性计算模型
1.1 敏感性计算
1.2 SVM样本集选取
1.2.1 设计变量和响应值确定
1.2.2 样本点选取
1.2.3 归一化处理
1.3 代理模型的构建
1.4 模型参数优化
2 敏感性参数权衡优化
2.1 灵敏度理论
2.2 设计变量与费用的关系
2.2.1 雷达散射面积σ与增加费用fσ的关系
2.2.2 红外辐射强度IB与增加费用fI的关系
2.2.3 Pj与增加费用fP的关系
2.3 敏感性参数灵敏度分析
2.4 基于SVM的敏感性权衡优化步骤
3 算例分析
3.1 SVM参数优化
(1)训练集选取
(2)参数优化
3.2 敏感性权衡优化分析
4 结论
本文编号:3936561
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