无监督学习的潜艇模型智能简化策略

• 作者: 张伟 张焕清 邱志刚
• 来源期刊: 河南科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 水动力系数敏感性指数 无监督学习 阈值聚类法 潜艇模型
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 电工电信、自动化与计算机
• 页码范围: 37-43
• 页数: 7页
• 分类号: U661
• 字数: 5543字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15926/j.cnki.issn1672-6871.2019.06.007

摘要

针对潜艇运动方程复杂、耦合性强,水动力系数测量周期长等问题,引入了水动力系数敏感性指数,量化水动力系数对潜艇姿态的影响程度.在简化传统直接阈值法的基础上,提出了基于无监督学习K-means聚类的阈值聚类法.利用9个特征参数简化潜艇运动方程.研究结果表明:在简化项数相同时,阈值聚类法的特征参数中,除战术回转直径外,其余8个特征参数的误差均小于或者等于直接阈值法,且阈值聚类法的最大误差为3.850％,最小误差仅为0.0083％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张伟		23	52	4.0	5.0
2	张焕清	武汉理工大学自动化学院	3	6	1.0	2.0
3	邱志刚		1	0	0.0	0.0