基于PSO-SVM的武器系统效能评定  

Assessing the effectiveness of weapon systems based on PSO-SVM

作　　者：焦巍[1] 张媚[2] 程伟民[1] 牛云波[1] 

机构地区：[1]第二炮兵装备研究院,北京100085 [2]北京空间飞行器总体设计部,北京100094

出　　处：《战术导弹控制技术》2013年第2期54-57,共4页

摘　　要：简述了效能评定的主要方法和支持向量机的特点。采用支持向量机建立了武器系统参数效能模型，采用粒子群优化算法避免了支持向量机中人为选择参数的盲目性。评定实例的计算结果表明，经过优化选择参数的支持向量机算法，能够给出更高精度的武器系统效能预测结果，其评定结论也更加可信。Several methods for assessing the effectiveness of weapon systems are summarized, and the characteristics of Support Vector Machines （SYM） are analyzed. The parameters-effectiveness model of weapon system is established based on SVM, and Particle Swarm Optimization （PSO） algorithm is proposed to optimize the parameters of SVM to avoid blind- ness in parameter selection. The simu]ation indicates that the method presented in this paper could provide higher precision results, and the assessing results are more credible.

关 键 词：支持向量机 粒子群优化算法 评定 效能 

分 类 号：V448[航空宇航科学与技术—飞行器设计]