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1.
针对离群值环境下的在线学习问题,提出一种鲁棒正则化贯序超限学习机(Robust regularized online sequential extreme learning machine,RR-OSELM)。RR-OSELM以增量学习新样本的方式实现在线学习,并在学习过程中基于样本的先验误差进行逆向加权计算以降低学习模型对于离群值的敏感性;同时RR-OSELM通过融合使用Tikhonov正则化技术进一步增强了其在实际应用中的稳定性。实验结果表明,RR-OSELM具有较同类算法更好的鲁棒性和实用性,对于离群值环境下的在线建模与预测问题是积极有效的。 相似文献
2.
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4.
针对经典的初轨计算方法在极短弧定轨中不适用的情况,建立了一种基于粒子群算法的极短弧(TooShort-Arc,TSA)定轨的计算方法。该方法将问题转化为两个三变量的分层优化问题,采用(a,e,M)作为优选变量,在保持问题维数较低的同时,实现了计算结果和观测资料的解耦。由于实测资料处理中的野值剔除方法不适用于粒子群算法,所以,采用稳健估计法,通过在适值函数中使用最小中值二乘准则,实现了稳健的极短弧计算方法。同时,应用MATLAB计算软件,选用缺省参数实现该算法,以进行数据验证。基于实测数据的数值验证表明,方法对于近圆轨道目标30s以下的弧段仍可以获得有效的结果,10s弧段误差仅为16km。此精度满足后续处理的需要,且方法稳健,具有很高的崩溃点。 相似文献
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7.
拜斌 《西安航空技术高等专科学校学报》2014,(3):17-20
重点分析由作动器非线性因素(速率限制)引起的Ⅱ型PIO问题。将非线性因素线性化,采用赫尔维茨稳定性方法分析线性时不变系统的稳定性,采用二次型稳定性方法分析参数时变系统的稳定性。运用ROBAN算法确定稳定域,进而得到条件分析模型,分析了三种条件下的PIO趋势,给出合适的作动器设计方法。仿真研究表明,采用该方法设计的作动器使得某型飞机飞控系统具有良好的鲁棒性,可以有效避免Ⅱ型PIO的产生。 相似文献
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9.
Huber方法是一种基于l1/l2联合范数的估计方法,该方法可以实现估计的鲁棒性,同时尽量不损失滤波精度和效率.基于Huber估计的无味卡尔曼滤波虽提高了无味卡尔曼滤波的鲁棒性,但这种方法用统计线性回归模型来近似非线性的观测模型,损失了无味变换的精度.从Huber方法的数学意义出发,对观测信息(观测值或观测噪声)进行重新构造,然后对精确的非线性观测方程进行标准的无味卡尔曼滤波,这种新的基于Huber方法的无味卡尔曼滤波无需对非线性观测方程进行线性近似,在保持鲁棒性的前提下提高了滤波精度.通过一个具有混合高斯分布观测噪声的简明实例,验证了新算法在鲁棒性、滤波精度以及估计一致性方面的优势. 相似文献
10.
不同增长机制下航空网络自愈特性 总被引:1,自引:1,他引:0
结合复杂网络理论,从能量的角度分析了航空网络的功能自愈机理,并研究了航空网络在不同增长机制下的自愈特性。首先,将网络结构划分为自愈结构与耦合结构,并针对航空网络3种增长机制进行了分析和抽象建模;然后,从网络全局角度出发研究了美国航空网络在遭受蓄意攻击造成全网功能瘫痪的情况下,网络功能的恢复鲁棒性和网络增长对网络自愈能力的影响。研究表明,美国航空网络具有较好的恢复鲁棒性,接近80%的机场在受到能量冲击造成的短暂失效后具有功能自愈能力。航空网络不同的增长机制对网络的自愈能力有着不同的影响。结果证实,为完善航空网络而建立的机场群,由于其较大的连接需求,加大了网络区域密度,复杂了网络拓扑结构,降低了网络的自愈能力;而小型机场的增加不会影响网络整体的自愈能力。 相似文献