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由于潛射武器通常都是長期貯存、一次使用的，所以貯存階段是影響潛射武器安全性的主要階段。在貯存階段，由于水下環境惡劣，所以溫度、濕度、振動等環境因素是影響潛射武器的安全性的主要因素。潛射武器的安全性不僅對武器本身具有重要影響，而且對潛艇的安全性具有重大影響。目前，對潛射武器的安全性控制主要集中在安全性分析和安全性評估，這兩種方法對于潛射武器的安全控制具有重要作用，但是這兩種方法都是對武器系統固有的安全因素進行分析評估，卻難以對武器系統的安全性進行預測。如果能及時準確的預測潛射武器的安全性，及時采取安全性控制措施，將對提高潛射武器的安全性具有重要作用。
目前有關裝備安全性預測方法主要包括神經網絡方法、系統仿真方法，貝葉斯網絡方法等。但是上述方法都沒有利用環境因子進行安全性預測，而且上述方法的泛化能力有限，所以不能保證安全性預測的精度。
多核學習是近年來機器學習領域的研究熱點，其在模式分類、模式回歸及預測等方面具有廣泛應用。局部多核學習方法（LMKL）是一種泛化能力較好的多核學習方法，本文采用LMKL對潛射武器環境因子的安全性進行預測。
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