基于K-means-RBF的机载传感器评估

• 作者: 周德云 宋科 张堃 赵威
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 精度评估 实时故障诊断 聚类 K-means RBF
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 166-168
• 页数: 3页
• 分类号: V271|TP18
• 字数: 2265字
• 语种: 中文

摘要

针对传统RBF神经网络存在的高维数据学习训练问题,采用K-means聚类算法设计RBF神经网络数据中心,建立基于聚类RBF神经网络的机载传感器精度评估模型,运用改进的RBF神经网络对机载传感器系统进行精度评估研究.仿真研究结果表明,与传统RBF神经网络评估算法相比,该算法有效减少评估时间,提高预测精度,表明算法是合理和有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周德云		198	1485	19.0	29.0
2	张堃		47	378	10.0	18.0
3	赵威		7	10	1.0	3.0
4	宋科		2	2	1.0	1.0