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基于概率分布特征和代理模型的试验数据扩充方法研究
被引量：
2
1
作者
袁非梦
耿化品
+2 位作者
王思蕊
锁斌
靳冬
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期871-878,共8页
针对外场试验数据样本数量较少的情况,提出了一种利用概率分配和代理模型进行数据扩充的方法。通过分析数据的基本概率特征确定区间划分和各个区间需要生成的样本点的个数,样本点则基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络方法构建...
针对外场试验数据样本数量较少的情况,提出了一种利用概率分配和代理模型进行数据扩充的方法。通过分析数据的基本概率特征确定区间划分和各个区间需要生成的样本点的个数,样本点则基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络方法构建半实物仿真系统代理模型生成,并采用直方图统计方法选取,从而使增补的样本点既保留了原始数据的概率特征,又具有物理内涵。扩充的外场试验数据完善了飞行器的落点坐标信息,提升了落点数据融合模型的精度。通过飞行器534A的外场和半实物仿真试验研究,验证了该方法的实用性和有效性。
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关键词
飞行器落点
外场试验
数据扩充
基本概率分配
代理模型
数据融合
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职称材料
题名
基于概率分布特征和代理模型的试验数据扩充方法研究
被引量：
2
1
作者
袁非梦
耿化品
王思蕊
锁斌
靳冬
机构
西南交通大学数学学院
北京机电工程研究所
西南科技大学信息工程学院
西南科技大学复杂环境装备可靠性中心
中国合格评定国家认可中心
出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期871-878,共8页
基金
复杂系统控制与智能协同技术国防科技重点实验室开放基金项目(FZJ20211008)资助。
文摘
针对外场试验数据样本数量较少的情况,提出了一种利用概率分配和代理模型进行数据扩充的方法。通过分析数据的基本概率特征确定区间划分和各个区间需要生成的样本点的个数,样本点则基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络方法构建半实物仿真系统代理模型生成,并采用直方图统计方法选取,从而使增补的样本点既保留了原始数据的概率特征,又具有物理内涵。扩充的外场试验数据完善了飞行器的落点坐标信息,提升了落点数据融合模型的精度。通过飞行器534A的外场和半实物仿真试验研究,验证了该方法的实用性和有效性。
关键词
飞行器落点
外场试验
数据扩充
基本概率分配
代理模型
数据融合
Keywords
Aircraft landing point
Field test
Data expansion
Basic probability allocation
Proxy model
Data fusion
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于概率分布特征和代理模型的试验数据扩充方法研究
袁非梦
耿化品
王思蕊
锁斌
靳冬
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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