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1. 基于改进自适应杂交粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的空中目标威胁评估

许凌凯, 杨任农, 左家亮

计算机应用 2017, 37 (9): 2712-2716. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2712

摘要（535）

PDF （903KB）（427）

评估空中目标威胁程度是防空指挥控制系统的核心环节，评估的准确程度将对防空作战产生重大影响。针对传统评估方法实时性差、工作量大、评估精度不足、无法同时进行多目标评估等缺陷，提出了一种基于自适应杂交粒子群优化（ACPSO）算法和最小二乘支持向量机（LSSVM）的空中目标威胁评估方法。首先，根据空中目标态势信息构建威胁评估系统框架；然后，采用ACPSO算法对LSSVM中的正则化参数和核函数参数进行寻优，针对传统杂交机制的不足提出改进的交叉杂交方式，并使杂交概率自适应调整；最后，对比分析了各系统的训练和评估效果，并用优化后的系统实现多目标实时动态威胁评估。仿真结果表明，所提方法评估精度高，所需时间短，可同时进行多目标评估，为空中目标威胁评估提供了一种有效的解决方法。

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2. 基于自适应变异混沌粒子群优化和SVM的导弹命中预测模型

许凌凯, 杨任农, 张彬超, 左家亮

计算机应用 2017, 37 (10): 3024-3028. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.10.3024

摘要（655）

PDF （812KB）（432）

针对国内外关于导弹命中预测方面存在的研究深度不足、算法寻优能力不强、模型预测精度不高等缺陷，提出一种基于自适应变异混沌粒子群算法（AMCPSO）和支持向量机（SVM）的导弹命中预测模型。首先，对空战数据进行特征提取，构建模型训练所需样本库；然后，采用改进的AMCPSO算法对SVM中的惩罚因子 C和核函数参数 g进行寻优，并用优化后的模型对样本进行预测；最后，与经典PSO算法、BP神经网络法、网格法构建的预测模型进行了对比实验。实验结果表明，所提算法的全局寻优能力与局部寻优能力均得到提高，模型预测精度较高，可为导弹命中预测研究提供一定的参考依据。

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3. 基于贪婪算法的蠕虫综合容忍预警方法

左家亮寇雅楠杨任农张滢侯佩黄利斌

计算机应用 2010, 30 (2): 529-531.

摘要（1293）

PDF （589KB）（1065）

针对网络蠕虫准确预警的困难性，综合蠕虫传播的特点，提出一种基于贪婪算法的容忍预警方法，对一些危害较小的可疑蠕虫采取一定的容忍机制,设计一个特定报文的数据段结构，在服务器端通过对这类报文的统计分析，计算出是否要启动预警的阈值。通过实验仿真和理论分析，表明此方案具有一定的可行性。