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《北华航天工业学院学报》2016,(3):1-4
Manifold学习算法已经被广泛应用到很多领域,如信息检索、模式识别、人工智能和数据挖掘等。已有的Manifold学习算法对局部临近区域选择很敏感,并且降维后的数据可分割性比较差。本文提出了一种自适应临近区域选择、具有良好信息可分割性的Manifold学习算法。这种方法在每一个数据点根据数据可估算的本质维度和局部正切方向选择临近区域。与此同时,在映射数据的时候使用聚类分析法聚集相似样本点集。这种方式能确保降维数据具有良好的可分割性,获得更好的降维效果。实验结果表明,新的方法在人工生成数据集上具有更好的嵌入效果。 相似文献
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文章采用舰船RCS频域起伏序列的均值、标准差为识别特征向量,利用提出的基于样本密度的自适应径向基网络,进行舰船分类识别研究。自适应径向基网络采用改进的自适应PSO方法估计样本密度最优邻域半径,实现径向基网络中心的自适应选择。改进的自适应PSO方法采用能反映样本聚类特点的BWP指标为适应度评价函数,采用快慢结合的高斯自适应惯性权重调节策略,提高了最优样本密度邻域半径的搜索速度和精度。实验结果表明,自适应径向基网络能自适应获得径向基网络最优识别率对应的RBF中心及其位置分布,减少了对建模人员经验的依赖,提高了反舰导弹对舰船类型的识别分类能力。 相似文献
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可拓模式识别算法是根据各个关联度的对比来识别最终的模式,其中经典域区间的确定有着重要的作用。传统的经典域确定方法是基于数理统计学的,不适用于小样本数据,数据不完全以及数据分布未知等复杂情况。引入Bootstrap算法,并和传统的方法对比,更精确地确定了经典域区间。 相似文献
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飞轮系统的稳定运行对于航天器在轨安全影响重大,因而对飞轮系统进行健康状态评估至关重要。在进行飞轮系统健康状态评估建模时,不仅要求模型能够处理各种不确定性以保障评估结果的准确性,同时要求其具有透明合理的评估过程与可解释、可追溯的评估结果。因此,在深入研究置信规则库(BRB)建模方法的基础上,构建了一种新的基于可解释性建模的置信规则库(BRB-e)飞轮系统健康状态评估模型。首先,结合飞轮系统特征对模型的可解释性建模准则进行定义;在此基础上,设计了BRB-e评估模型的推理过程;然后,基于鲸鱼优化算法(WOA),提出了一种具有可解释性约束的BRBBRB-ee模型参数优化方法;最后,通过对某飞轮系统中轴承组件的评估案例研究,验证了模型在飞轮系统健康状态评估中的有效性。对比研究表明,BRBBRB-ee模型在评估结果准确性和评估过程可解释性方面具有一定的优势。 相似文献
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耦合伴随方法和非嵌入式多项式混沌法,发展了高效、可靠的不确定性梯度优化设计方法。利用伴随方程法求解目标函数对不确定性变量的导数,发展了一种梯度增强型多项式混沌法。通过亚声速和跨声速下等多种算例可以证明该方法可以提高不确定性分析的效率和精度。同时,利用基于方差分解的全局敏感性分析方法对不确定性变量的敏感性进行了量化。建立了多项式混沌耦合伴随方程的统计矩梯度求解方法,并结合梯度增强型多项式混沌法搭建不确定性梯度优化设计系统。基于该优化设计系统对二维低亚声速和跨声速翼型开展确定性及不确定性优化设计研究。优化结果显示,相比于确定性优化设计,不确定性优化设计通过合理权衡确定性性能和不确定性性能,可提高抵抗马赫数和迎角不确定性扰动的能力,同时优化性能均值和标准差。其中阻力系数均值最大可降低17%,阻力系数标准差最大可降低80%。而确定性优化设计可能导致性能鲁棒性的降低。 相似文献