基于鲁棒最小二乘支持向量机的气动参数拟合

• 作者: 张洪才 熊先哲 甘旭升 程咏梅
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘 支持向量机 气动参数 鲁棒估计
• 年，卷（期）: 2007,（31）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 233-235,239
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 4438字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.31.069

摘要

最小二乘支持向量机(LS-SVM)比标准支持向量机具有更高的计算效率,但是却散失了标准支持向量机的稀疏特性,而且当考虑异常值或者误差变量的高斯假设不成立时,会导致不稳健的估计结果.为了克服这两个缺点,在飞行器的气动参数拟合计算中引入了一种鲁棒最小二乘支持向量机(RLS-SVM),该方法通过加权的支持向量机来获得鲁棒估计,并通过对支持值谱进行剪枝最终得到稀疏解.仿真结果表明:RLS-SVM方法简单,学习速度快,拟合精度高,鲁棒性强,是一种在飞行器轨迹计算中值得推广和采用的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程咏梅	西北工业大学自动化学院	266	3802	27.0	51.0
2	张洪才	西北工业大学自动化学院	243	5379	38.0	64.0
3	甘旭升	西北工业大学自动化学院	3	22	3.0	3.0
4	熊先哲	西北工业大学自动化学院	2	17	2.0	2.0