【摘 要】
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针对当前军用飞机NPD(Noise-Power-Distance)数据集成过程中面临小样本、小范围及数据失真问题,给出基于范例推理监督的支持向量机预测方法。用支持向量机作为数据回归与预测
【机 构】
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空军工程大学,93801部队,94804部队
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针对当前军用飞机NPD(Noise-Power-Distance)数据集成过程中面临小样本、小范围及数据失真问题,给出基于范例推理监督的支持向量机预测方法。用支持向量机作为数据回归与预测模型,通过范例推理检索出与目标范例相似的NPD数据,用相似范例来指导NPD数据的回归与预测。提出基于坡度的相似性检索、检验及修正方法,成功将范例推理的监督作用与预测模型有机结合,降低预测模型对数据样本的敏感性及依赖性。实例表明,该方法经济可行,能提高回归及预测精度。
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