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摘要: 维修器材是有效实施维修保障的物质基础,携行器材品种确定是开展维修器材携行决策的关键。针对执行阶段任务武器装备维修器材品种多、影响因素复杂且关联关系不明确造成的携行器材品种确定困难的现实问题,提出了一种将改进稀疏核主成分分析(sparse kernel principal component analysis, SKPCA)算法与长短时记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络模型相结合的阶段任务携行器材品种确定方法。(剩余21772字)
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面向阶段任务的携行器材品种确定方法
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