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針對雷達導引頭機電結構組成復雜、性能指標測試數據信息利用率不足、使用傳統基于數據驅動的狀態預測方法精度不高的問題，借鑒相關向量機（ relevance vector machine，RVM）和Dempster_Shafer（ D-S）證據理論，提出了一種基于證據融合和改進局域RVM的狀態預測方法。首先，對標準RVM回歸模型進行改進，通過構建方差高斯核函數（ variance Gauss kernel function，VGKF）來提高核函數的全局性能和泛化能力；然后通過借鑒混沌序列局域預測法中鄰近點個數的選取方法，利用Hannan-Quinn（ HQ）準則對訓練空間預測嵌入維數進行優化，避免了主觀選取的盲目性，完成了改進局域相關向量機模型（local relevance vector machine．LRVM）的構建；最后，利用具有近似退化規律的同源裝備測試數據對LRVM進行了改進，通過D-S證據理論對兩種模型的預測結果進行了融合，建立了聯合局域相關向量機（united local relevance vector machine，U-I_RVM）模型。通過對導引頭相關參數的實例預測，驗證了該方法的可行性和優越性。
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