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基于Stacking集成学习的供弹机构小样本状态识别
1
作者
季学隆
王茂森
戴劲松
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2024年第11期65-71,共7页
针对测试火炮供弹机构的弹载记录仪运动数据样本量少及样本不均衡的问题,提出一种基于Stacking集成学习的供弹机构小样本状态识别方法。对原始数据采用小波滤波和标准差归一化进行预处理,以改进的果蝇优化灰色神经网络和长短时记忆神经...
针对测试火炮供弹机构的弹载记录仪运动数据样本量少及样本不均衡的问题,提出一种基于Stacking集成学习的供弹机构小样本状态识别方法。对原始数据采用小波滤波和标准差归一化进行预处理,以改进的果蝇优化灰色神经网络和长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)作为初级学习器,以线性回归(linear regression,LR)作为次级学习器构成Stacking集成学习模型。通过弹载记录仪得到的真实数据,建立对供弹机构中限位器的异常状态识别实验,研究结果表明,在小样本的环境下集成学习模型较单一的学习模型具有更高的准确度及稳定性,能够更加有效识别供弹机构的异常状态。
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关键词
灰色神经网络
长短时记忆神经网络
集成学习
弹载记录仪
小样本
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题名
基于Stacking集成学习的供弹机构小样本状态识别
1
作者
季学隆
王茂森
戴劲松
机构
南京理工大学
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2024年第11期65-71,共7页
文摘
针对测试火炮供弹机构的弹载记录仪运动数据样本量少及样本不均衡的问题,提出一种基于Stacking集成学习的供弹机构小样本状态识别方法。对原始数据采用小波滤波和标准差归一化进行预处理,以改进的果蝇优化灰色神经网络和长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)作为初级学习器,以线性回归(linear regression,LR)作为次级学习器构成Stacking集成学习模型。通过弹载记录仪得到的真实数据,建立对供弹机构中限位器的异常状态识别实验,研究结果表明,在小样本的环境下集成学习模型较单一的学习模型具有更高的准确度及稳定性,能够更加有效识别供弹机构的异常状态。
关键词
灰色神经网络
长短时记忆神经网络
集成学习
弹载记录仪
小样本
Keywords
grey neural network
long short-term memory network
ensemble learning
missile bornerecorder
small sample
分类号
TJ306.1 [兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Stacking集成学习的供弹机构小样本状态识别
季学隆
王茂森
戴劲松
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2024
0
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