改进RVM的装备退化状态预测方法

• 作者: 张海军 徐廷学 王天然 逯程
• 来源期刊: 现代防御技术
• 学科: 工学
• 关键词: 相关向量机 方差高斯核函数 局域预测法 嵌入维数 线性搜索算法 末制导雷达
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 综合保障性技术
• 页码范围: 153-158
• 页数: 6页
• 分类号: TJ760.7
• 字数: 4003字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2018.02.024

摘要

为提高相关向量机(relevance vector machine,RVM)模型的预测精度,提出了一种改进RVM的装备退化状态预测方法.首先,通过构建一种方差高斯核函数(variance Gauss kernel function,VGKF)来提高核函数的全局性能和泛化能力;然后通过借鉴混沌序列局域预测法中邻近点个数的选取方法,利用H-Q准则(Hannan-Quinn rule)对训练空间预测嵌入维数进行优化,避免了主观选取的盲目性;最后提出一种线性搜索算法,优化确定核参数值.通过末制导雷达装备测试参数的预测实例,验证了改进RVM的有效性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐廷学	海军航空工程学院兵器科学与技术系	216	943	14.0	18.0
2	逯程	海军航空工程学院兵器科学与技术系	23	63	4.0	6.0
3	张海军	海军航空工程学院兵器科学与技术系	5	5	2.0	2.0
4	王天然	海军航空工程学院兵器科学与技术系	1	1	1.0	1.0