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基于RBF神经网络与LS-SVM方法的无人机飞行数据预处理方法
1
作者
王伟岩
马野
邱楚楚
《舰船科学技术》
2011年第11期112-116,共5页
在对无人机飞行数据预处理方法分析比较的基础上,将RBF神经网络和最小二乘支持向量机相结合,提出1种飞行数据预处理的组合方法,进行优势互补,对单一方法的处理结果进行加权平均。仿真结果表明,该方法增强了算法的可靠性,提高了数据预处...
在对无人机飞行数据预处理方法分析比较的基础上,将RBF神经网络和最小二乘支持向量机相结合,提出1种飞行数据预处理的组合方法,进行优势互补,对单一方法的处理结果进行加权平均。仿真结果表明,该方法增强了算法的可靠性,提高了数据预处理的精度,具有较强的可操作性和适用性。
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关键词
RBF神经网络
最小二乘支持向量机
飞行数据预处理
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职称材料
题名
基于RBF神经网络与LS-SVM方法的无人机飞行数据预处理方法
1
作者
王伟岩
马野
邱楚楚
机构
海军大连舰艇学院研究生管理大队
海军大连舰艇学院装备自动化系
出处
《舰船科学技术》
2011年第11期112-116,共5页
文摘
在对无人机飞行数据预处理方法分析比较的基础上,将RBF神经网络和最小二乘支持向量机相结合,提出1种飞行数据预处理的组合方法,进行优势互补,对单一方法的处理结果进行加权平均。仿真结果表明,该方法增强了算法的可靠性,提高了数据预处理的精度,具有较强的可操作性和适用性。
关键词
RBF神经网络
最小二乘支持向量机
飞行数据预处理
Keywords
RBF neural network
LS-SVM
flight data pretreatment
分类号
V557 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
基于RBF神经网络与LS-SVM方法的无人机飞行数据预处理方法
王伟岩
马野
邱楚楚
《舰船科学技术》
2011
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