【摘 要】
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针对目标识别对抗系统的作战效能评估问题,提出了一种新型的群智能算法——基于变异策略的改进型花粉算法(MFPA),并将其应用于传统的支持向量机(SVM)评估模型的参数优化问题,
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目,项目编号:61179036
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针对目标识别对抗系统的作战效能评估问题,提出了一种新型的群智能算法——基于变异策略的改进型花粉算法(MFPA),并将其应用于传统的支持向量机(SVM)评估模型的参数优化问题,构建了MFPA-SVM效能评估模型,最后将此评估模型应用于目标识别对抗系统进行实例仿真,仿真结果表明本文提出的MFPA-SVM效能评估模型能很好地对目标识别对抗系统的效能进行评估分析,并且相较于传统的基于蝙蝠算法参数优化的BA-SVM模型和基于粒子群算法参数优化的PSO-SVM模型,其具有更好的评估性能。
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