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发现参数间的关联规则对预测航天器系统状态和改进航天器系统设计都有着重要的意义。如何发现参数间的关联规则是航天测控数据分析中的一个难点问题。针对该问题,在概述小波分析和分类回归树基本原理的基础上,提出了一种基于分类回归树的分析方法。该方法首先采用小波分析技术对参数数据进行去噪声处理,然后用随机采样的方法把数据分为训练数据集和检验数据集两部分,再构建一个分类回归树模型并用训练数据集训练该模型,随后用检验数据集对该模型进行检验,在对检验结果好坏进行评价并确认获得较好结果的基础上,对分类回归树模型进行解析,并最终得出参数间的关联规则。最后运用仿真数据对上述方法进行了实例验证,结果表明该方法能较好地分析出参数间的关联规则。 相似文献
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由于难于获得先验知识,样本可分性差,辐射源识别很难达到很高的识别率。结合AdaBoost算法和遗传算法,提出了一种模糊分类规则的迭代学习方法。在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类和拒识的样本。在规则学习的适应度函数中考虑训练实例的分布,使模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,改善了模糊分类规则的整体识别能力。辐射源识别实验结果表明,该方法具有良好的分类识别性能。 相似文献
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模糊神经网络应用于数据融合中实现目标的身份识别 总被引:5,自引:0,他引:5
聂传虹 《桂林航天工业高等专科学校学报》2002,7(2):7-12
结合“情报侦察与数据融合专家系统”的需求 ,对基于产生式规则的模糊知识表示和推理、神经网络的结构和机理进行了研究 ,提出了将模糊规则与神经网络相结合 ,实现一种新的推理方法。在此基础上 ,实现了一种将模糊规则转化为神经网络的算法以及神经网络的学习算法 ,并具体讨论了这种新的推理方法在“情报侦察与数据融合专家系统”中实现飞机的身份识别的应用。实验证明这种网络结构巧妙地将模糊集理论和神经网络结合起来 ,充分利用了两者各自的优势 ,最终达到了对目标身份识别的效果 相似文献
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提出了一种直接从训练样本中获取模糊方向规则的学习算法,并应用于火箭发动机的传感器故障检测与分离。每种传感器故障模式由一些模糊方向规则聚集形成,模糊方向规则的全隶属区是一个由单位方向、夹角和两个半径确定的方向超体。模糊方向规则一次循环学习形成,在学习中能不断融合新样本信息。液体火箭发动机传感器故障检测与分离的仿真研究验证了模糊方向规则系统的优越性能。 相似文献
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在异类传感器信息融合系统中,快速准确地对目标进行数据关联极为重要。为解决2D雷达与红外传感器在三维空间中的数据关联问题提出了一种新方法。该方法采用两级关联算法进行关联,首先利用精度较高的2D雷达径向距离和红外传感器俯仰角及方位角找出目标在X-Y平面上的可能位置,通过构造角度检验统计量完成第一级关联,排除大部分虚假定位点;再采用二维分配算法对余下的候选关联组合进行精确关联,从而获得最优关联分配方案。仿真结果表明该方法较大地提高了正确关联概率,是一种有效实用的数据关联方法。 相似文献