分类回归树在航天测控数据关联规则分析中的应用

• 作者: 严云红 刘云翔 熊宇虹 舒明磊 荣祺 郑庆晖
• 来源期刊: 空间电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 分类回归树 关联规则 决策树 小波分析 航天器
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 其他
• 页码范围: 71-75
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 2630字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7135.2019.05.013

摘要

发现参数间的关联规则对预测航天器系统状态和改进航天器系统设计都有着重要的意义.如何发现参数间的关联规则是航天测控数据分析中的一个难点问题.针对该问题,在概述小波分析和分类回归树基本原理的基础上,提出了一种基于分类回归树的分析方法.该方法首先采用小波分析技术对参数数据进行去噪声处理,然后用随机采样的方法把数据分为训练数据集和检验数据集两部分,再构建一个分类回归树模型并用训练数据集训练该模型,随后用检验数据集对该模型进行检验,在对检验结果好坏进行评价并确认获得较好结果的基础上,对分类回归树模型进行解析,并最终得出参数间的关联规则.最后运用仿真数据对上述方法进行了实例验证,结果表明该方法能较好地分析出参数间的关联规则.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘云翔	上海应用技术大学计算机学院	63	200	7.0	9.0
2	严云红		5	0	0.0	0.0
3	荣祺	上海应用技术大学计算机学院	9	23	3.0	4.0
4	舒明磊	上海应用技术大学计算机学院	4	3	1.0	1.0
5	熊宇虹	上海应用技术大学计算机学院	3	2	1.0	1.0
6	郑庆晖		2	0	0.0	0.0