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摘要
针对新型弹药产品质量评估样本数据少、试验消耗大、未有效利用制造过程质量数据等问题，提出一种基于改进樽海鞘群和最小二乘支持向量机(LSSVM)的新型弹药质量评估方法。以新型弹药靶试数据为输入，对批次弹药发射成功率进行贝叶斯估计。利用LSSVM建立弹药批次制造质量数据与弹药发射成功率之间关系的评估模型，使用精英质心和反向学习策略改进的樽海鞘群算法对LSSVM进行优化，有效提升评估模型的准确性，并以某新型弹药为例对评估模型有效性进行验证。验证结果表明：与传统LSSVM、粒子群优化的LSSVM及樽海鞘群优化的LSSVM模型相比，该模型具有较高的准确度和较强的鲁棒性，对新型弹药产品的质量评估有一定借鉴意义。
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单位中国兵器科学研究院; 中国兵器工业信息中心
