Relief和SVMRFE在高超声速进气道不起动预测中的应用

• 作者: 刘志勤 刘欢 张勇 王耀彬 黄俊
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 高超声速进气道 数值模拟 特征选择 Relief 支持向量机的递归特征消除
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 183-186,190
• 页数: 5页
• 分类号: TH873.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.04.048

摘要

高超声速进气道不起动预测研究中主要包括确定压力传感器位置和建立起动/不起动分类面,属于机器学习中特征选择问题和分类问题,而常用特征选择算法(基于支持向量机的递归特征消除SVM-RFE)单一并且耗时较长;为解决该问题寻找较优的特征选择算法,建立一个高超声速二元进气道/隔离段模型,通过数值模拟获得内流道上表面压力数据样本;利用Relief和SVMRFE组合式算法Relief-Corre方法,Relief-SVMRFE方法,Relief-PSO-SVMRFE方法进行特征选择;支持向量机SVM训练分类面;最后得出Relief-SVMRFE方法性能最优,运行效率比SVMRFE提高了约3倍,准确率比其他基于Relief组合方法高;获得最优特征的分类面具有较高的泛化性与鲁棒性,证明该分类面的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张勇	中国空气动力研究与发展中心吸气式高超声速技术研究中心	19	214	8.0	14.0
2	刘志勤	西南科技大学计算机科学与技术学院	89	375	10.0	13.0
3	王耀彬	西南科技大学计算机科学与技术学院	33	94	5.0	8.0
4	黄俊	西南科技大学计算机科学与技术学院	39	80	5.0	7.0
5	刘欢	西南科技大学计算机科学与技术学院	19	136	7.0	11.0