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ACO-ELM与CFSFDP结合的机载动力系统参数估计
被引量：
1
1
作者
孟蕾
许爱强
牛景华
《现代防御技术》
北大核心
2017年第2期172-176,216,共6页
针对机载动力系统测试数据的不确定性,求解参数实时性差的问题,提出了基于快速寻找密度极点聚类与蚁群极限学习机的机载动力系统的参数估计方法。首先利用基于寻找密度极点的聚类算法对全工况范围内的测试数据进行聚类,然后在每一个子...
针对机载动力系统测试数据的不确定性,求解参数实时性差的问题,提出了基于快速寻找密度极点聚类与蚁群极限学习机的机载动力系统的参数估计方法。首先利用基于寻找密度极点的聚类算法对全工况范围内的测试数据进行聚类,然后在每一个子类中用极限学习机设计了子参数估计器,并用蚁群算法寻找极限学习机的最优隐层神经元数目。训练与测试表明,参数估计测试相对误差明显优于传统的RBF神经网络方法,且参数估计时间能够满足机载在线实时状态评估的需求,该方法可应用到其他不可测参数的估计。
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关键词
飞行器
推力
参数估计
蚁
群
快速寻找密度极点聚类
蚁群极限学习机
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职称材料
题名
ACO-ELM与CFSFDP结合的机载动力系统参数估计
被引量：
1
1
作者
孟蕾
许爱强
牛景华
机构
海军航空工程学院科研部
海军航空工程学院飞行器工程系
中国人民解放军
出处
《现代防御技术》
北大核心
2017年第2期172-176,216,共6页
基金
“十二五”国防技术基础科研项目(Z052013B004)
文摘
针对机载动力系统测试数据的不确定性,求解参数实时性差的问题,提出了基于快速寻找密度极点聚类与蚁群极限学习机的机载动力系统的参数估计方法。首先利用基于寻找密度极点的聚类算法对全工况范围内的测试数据进行聚类,然后在每一个子类中用极限学习机设计了子参数估计器,并用蚁群算法寻找极限学习机的最优隐层神经元数目。训练与测试表明,参数估计测试相对误差明显优于传统的RBF神经网络方法,且参数估计时间能够满足机载在线实时状态评估的需求,该方法可应用到其他不可测参数的估计。
关键词
飞行器
推力
参数估计
蚁
群
快速寻找密度极点聚类
蚁群极限学习机
Keywords
vehicle
thrust
parameter estimation
ant colony
clustering by fast search and find ofdensity peaks （CFSFDP）
ant colony optimization extreme learning machine（ACO-ELM）
分类号
V233.7 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
ACO-ELM与CFSFDP结合的机载动力系统参数估计
孟蕾
许爱强
牛景华
《现代防御技术》
北大核心
2017
1
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参考文献
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