1.一种基于混合相关向量机模型的弹药贮存可靠度评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
s1、将pf核与rbf核线性组成混合函数(mf)核，由此建立混合核函数相关向量机(mf-rvm)模型；
s2、基于留一交叉验证方法，通过综合损失函数均值的计算判断模型优劣，从而选择最优模型；
s3、基于qpso的mf-rvm模型求解；
s4、根据小样本某型催泪弹实例数据进行建模；
s5、根据模型预测可靠度值。
2.如权利要求1所述的基于混合相关向量机模型的弹药贮存可靠度评估方法，其特征在于，在步骤s1中，根据rvm回归原理，给定归一化样本集
该mf-rvm模型涉及三个主要核参数：pf核中的特征参数τ、rbf核中的宽度参数g，以及平衡二者之间影响作用大小的调节参数λ。
3.如权利要求1所述的基于混合相关向量机模型的弹药贮存可靠度评估方法，其特征在于，在步骤s2中，所述关键指标包括：
其中
并且ri表示样本集中的可靠度值；
进一步，将以上n个综合损失函数的均值
在训练样本量与验证样本量一定时，模型所需的rv越少，且train_rmse和verify_rmse越小，则综合损失函数值越小。因此，当给定具有不同参数的多个模型时，选择综合损失函数均值
4.如权利要求1所述的基于混合相关向量机模型的弹药贮存可靠度评估方法，其特征在于，在步骤s3中，基于qpso的mf-rvm模型求解，其中qpso算法中的更新方程为
并且xi,j(t+1)＝pi,j±α|mbestj(t)-xi,j(t)|·ln[1/ui,j(t)]
5.如权利要求1所述的基于混合相关向量机模型的弹药贮存可靠度评估方法，其特征在于，在步骤s4中，结合matlab软件，编写程序代码，取m＝20，d＝3，qq＝100，aa＝1，bb＝0.5，c1＝c2＝c3＝c4＝0.01，另外，设置初始核参数值范围分别为：0＜λ＜1，1＜τ＜5，-10＜g＜10，则可训练mf-rvm模型。
6.如权利要求1所述的基于混合相关向量机模型的弹药贮存可靠度评估方法，其特征在于，在步骤s5中，某型催泪弹贮存可靠度mf-rvm模型的具体表达式为：
y(x)＝0.26[0.6(x·x1+1)3+0.4exp(-||x-x1||2/(2.6)2)]+0.19[0.6(x·x3+1)3+0.4exp(-||x-x3||2/(2.6)2)]+0.42[0.6(x·x7+1)3+0.4exp(-||x-x7||2/(2.6)2)]
最终催泪弹贮存可靠度mf-rvm模型的大多数权值分量为零，体现了模型的稀疏性质。此时，非零权值的基函数所对应的样本向量为最终训练模型所用样本x1,x3,x7，称之为“相关向量”。