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基于粒子群优化技术的导弹模拟故障诊断方法
1
作者
周敬国
魏学业
《战术导弹技术》
2011年第3期98-103,共6页
采用一种基于粒子群优化的特征提取算法,以K-NN分类正确率作为评价准则,应用粒子群优化算法寻找使提取特征的K-NN分类正确率最大的转换矩阵,从而实现特征的提取.算法的特点是结构简单灵活,对数据的分布特征不敏感,适合于对模拟故障特征...
采用一种基于粒子群优化的特征提取算法,以K-NN分类正确率作为评价准则,应用粒子群优化算法寻找使提取特征的K-NN分类正确率最大的转换矩阵,从而实现特征的提取.算法的特点是结构简单灵活,对数据的分布特征不敏感,适合于对模拟故障特征进行提取.故障诊断示例证明了该特征提取算法在导弹模拟故障诊断中的有效性.
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关键词
特征提取
粒子群优化
K—NN分类
导弹模拟故障诊断
原文传递
题名
基于粒子群优化技术的导弹模拟故障诊断方法
1
作者
周敬国
魏学业
机构
海军装备部驻天津地区军事代表局
北方交通大学
出处
《战术导弹技术》
2011年第3期98-103,共6页
文摘
采用一种基于粒子群优化的特征提取算法,以K-NN分类正确率作为评价准则,应用粒子群优化算法寻找使提取特征的K-NN分类正确率最大的转换矩阵,从而实现特征的提取.算法的特点是结构简单灵活,对数据的分布特征不敏感,适合于对模拟故障特征进行提取.故障诊断示例证明了该特征提取算法在导弹模拟故障诊断中的有效性.
关键词
特征提取
粒子群优化
K—NN分类
导弹模拟故障诊断
Keywords
feature extraction
particle swarm optimization
K-NN classification
simulated missilefault diagnosis
分类号
TJ765.43 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群优化技术的导弹模拟故障诊断方法
周敬国
魏学业
《战术导弹技术》
2011
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