KPLS-SVM在缺失飞参数据估计中的应用

• 作者: 端木京顺 高海龙 魏燕明
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 核函数 偏最小二乘 支持向量机 飞行参数
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 186-189
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3375字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2009.11.052

摘要

飞行参数的缺失给飞行事故调查工作带来了很大困难.将核的偏最小二乘法与支持向量机耦合,建立基于状态匹配的飞行参数估计模型可以较好地解决缺失飞参数据的估计问题.首先将初始输入映射到高维特征空间,进而利用偏最小二乘法在特征空间中提取对缺失飞参数据影响较强的得分向量, 最后将提取的得分向量作为输入建立支持向量机模型.既克服了输入变量间的相关性问题, 又降低了支持向量机的输入维数.仿真也说明了使用该方法估计缺失飞行参数的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏燕明		21	77	6.0	8.0
2	端木京顺	空军工程大学工程学院	74	623	13.0	21.0