1 海军航空工程学院 研究生管理大队, 山东 烟台 264001
2 海军航空工程学院 控制工程系, 山东 烟台 264001
3 海军航空工程学院 指挥系, 山东 烟台 264001
4 中国人民解放军91213部队 装备部, 山东 烟台 264007
针对现有的以概率统计理论为基础的方法和模糊神经网络法必须建立在大量统计数据基础之上，以及模糊信息扩散估计法可能对器件失效阈值估计过高的问题，提出将模糊信息处理技术用于对原始实验数据的处理，得到训练样本，在此基础上利用支持向量机回归预测一定功率的高功率微波辐照条件下电子器件的损伤概率。仿真结果表明：该方法与模糊神经网络法都较好地给出了预测结果，但该方法具有更高的精度(均方根误差为7.406×10-5)，并且克服了在样本数据减半的小样本情况下模糊神经网络法可能出现野值的缺陷。
模糊信息处理 支持向量机 回归 高功率微波 电子器件 易损性 评估 fuzzy information processing support vector machine regression high power microwave electronic devices vulnerability assessment
