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题名含输入噪声的多类别高斯过程液体火箭发动机故障诊断
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作者
董宝阳
解晖
许兆宋
刘久富
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机构
郑州理工职业学院信息工程学院
南京航空航天大学自动化学院
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出处
《南京师大学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第5期75-84,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61473144)。
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文摘
针对传统多类别高斯过程分类算法往往忽略数据受到的噪声污染导致预测准确性降低的问题,提出一种基于变分推断优化算法的含输入噪声的多类别高斯过程分类算法.以多类别高斯过程模型作为底层分类器,在传统模型上引入加性高斯噪声,使用变分推断方法优化改进后的模型,近似模型隐变量的后验分布,并据此进行新的预测.将含输入噪声的多类别高斯过程分类方法应用到液体火箭发动机的故障分类问题中,实验证明,与传统多类别高斯过程分类算法相比,提出的算法在预测精度上有一定提高,负似然对数指标有效降低,改进后的模型与真实后验分布更接近.
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关键词
多类别高斯过程
变分推断
液体火箭发动机
输入噪声
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Keywords
multi class Gaussian process
variational inference
liquid rocket engine
input noise
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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