基于DAGSVM的装备不常用备件分类方法
Classified method equipment rarely used spare parts based on DAGSVM作者机构：中国人民解放军91872部队 海军航空工程学院
出 版 物：《舰船科学技术》 (Ship Science and Technology)
年 卷 期：2011年第33卷第7期
页 面：135-139页
学科分类：082601[工学-武器系统与运用工程] 08[工学] 0826[工学-兵器科学与技术]
摘 要：针对装备不常用备件需求样本数据有限、影响不常用备件需求的因素众多,且各因素间的关系多为非线性等特点,分析了现有备件分类方法中的不足,并引入在小样本学习方面具有优势的支持向量机(Support Vector Machines,SVM)方法,利用有向无环图支持向量机(Directed Acyclic Graph SVM,DAGSVM)方法对装备的不常用备件进行分类,并进行了实例应用。结果表明,该方法可以有效地解决装备不常用备件的多类分类问题。
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