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基于属性粒化聚类与回声状态网络的末制导雷达故障诊断
被引量:
4
1
作者
逯程
徐廷学
王虹
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第9期1112-1119,共8页
为了提高末制导雷达故障诊断的效率和精度,提出一种基于属性粒化聚类与回声状态网络(ESN)的故障诊断方法.定义一种基于属性值影响度的属性区分能力测量指标,并以此作为相似性度量依据,利用近邻传播(AP)聚类算法得到区分能力相当的若干...
为了提高末制导雷达故障诊断的效率和精度,提出一种基于属性粒化聚类与回声状态网络(ESN)的故障诊断方法.定义一种基于属性值影响度的属性区分能力测量指标,并以此作为相似性度量依据,利用近邻传播(AP)聚类算法得到区分能力相当的若干属性粒,通过选取聚类中心属性来完成故障征兆属性的约简;在储备池构建中,采用Bienenstock-Cooper-Munro(BCM)规则进行连接权矩阵的预训练,在目标函数中添加L_(1/2)范数惩罚项,以提高ESN储备池对样本的动态适应性;同时,采用半阈值迭代法对模型进行求解,通过末制导雷达信号处理模块的故障诊断实例,验证了所提方法的有效性和优越性.结果表明:与BP神经网络和传统ESN模型相比,所提方法的稳定性及诊断准确率更高;将其与基于属性重要度和AP聚类的属性粒化约简算法相结合,能够进一步提高故障诊断的效率和精度,其仿真实验的训练时间仅为8.98s,诊断正确率可达95.2%.
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关键词
末制导雷达
属性粒化聚类
回声状态网络
BCM规则
故障诊断
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职称材料
题名
基于属性粒化聚类与回声状态网络的末制导雷达故障诊断
被引量:
4
1
作者
逯程
徐廷学
王虹
机构
海军航空大学岸防兵学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第9期1112-1119,共8页
基金
国家自然科学基金(51605487)
山东省自然科学基金(ZR2016FQ03)资助项目.
文摘
为了提高末制导雷达故障诊断的效率和精度,提出一种基于属性粒化聚类与回声状态网络(ESN)的故障诊断方法.定义一种基于属性值影响度的属性区分能力测量指标,并以此作为相似性度量依据,利用近邻传播(AP)聚类算法得到区分能力相当的若干属性粒,通过选取聚类中心属性来完成故障征兆属性的约简;在储备池构建中,采用Bienenstock-Cooper-Munro(BCM)规则进行连接权矩阵的预训练,在目标函数中添加L_(1/2)范数惩罚项,以提高ESN储备池对样本的动态适应性;同时,采用半阈值迭代法对模型进行求解,通过末制导雷达信号处理模块的故障诊断实例,验证了所提方法的有效性和优越性.结果表明:与BP神经网络和传统ESN模型相比,所提方法的稳定性及诊断准确率更高;将其与基于属性重要度和AP聚类的属性粒化约简算法相结合,能够进一步提高故障诊断的效率和精度,其仿真实验的训练时间仅为8.98s,诊断正确率可达95.2%.
关键词
末制导雷达
属性粒化聚类
回声状态网络
BCM规则
故障诊断
Keywords
guidance radar
attribute granulation clustering
echo state network(ESN)
Bienenstock-Cooper-Munro(BCM)rule
fault diagnosis
分类号
TJ765.3 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于属性粒化聚类与回声状态网络的末制导雷达故障诊断
逯程
徐廷学
王虹
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
4
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