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刘祎

作品数：1 被引量：2H指数：1
供职机构：北京航空航天大学航空科学与工程学院更多>>
发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金中国航空科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇电特性
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇小样本
  • 1篇降维
  • 1篇航天
  • 1篇航天器
  • 1篇SVM

机构

  • 1篇北京航空航天...
  • 1篇西安交通大学
  • 1篇中国空间技术...

作者

  • 1篇李可
  • 1篇杜少毅
  • 1篇王浚
  • 1篇孙毅
  • 1篇刘祎

传媒

  • 1篇北京航空航天...

年份

  • 1篇2015
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于PCA和WPSVM的航天器电特性识别方法被引量：2
2015年
针对航天器电特性监测系统识别过程中存在测试数据量大、特征维数高、样本少、计算速度慢和识别率低等问题,提出基于主成分分析(PCA)的特征提取和加权近似支持向量机(WPSVM)的在线故障诊断方法.实现了对信号故障特征的主成分分析、选择和提取,并对高维特征数据实现了降维,提高了航天器电特性在线故障诊断的准确性和速度.针对PCA中的结果选取问题,提出运用数据贡献度阈值进行数据截取的方法,有效地保证了数据的有效性与一致性.结果表明:该方法充分利用了航天器电特性监测系统的有用数据特征,有效提高了识别的精度,且计算时间较短,效率较高.
李可刘祎杜少毅孙毅王浚
关键词：航天器降维小样本
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