基于K-means-RBF的机载传感器评估

作     者：张堃 周德云 赵威 宋科 ZHANG Kun;ZHOU De-yun;ZHAO Wei;SONG Ke

作者机构：西北工业大学西安710072 四川航天职业技术学院成都610100 

基　　金：航空科学基金(20115553021) 西北工业大学基础研究基金(JC20110222) 西北工业大学电子信息学院"E之星"基金资助项目(E20110001) 

出 版 物：《火力与指挥控制》 (Fire Control & Command Control)

年 卷 期：2013年第38卷第2期

页      码：166-168页

摘      要：针对传统RBF神经网络存在的高维数据学习训练问题,采用K-means聚类算法设计RBF神经网络数据中心,建立基于聚类RBF神经网络的机载传感器精度评估模型,运用改进的RBF神经网络对机载传感器系统进行精度评估研究。仿真研究结果表明,与传统RBF神经网络评估算法相比,该算法有效减少评估时间,提高预测精度,表明算法是合理和有效的。

主 题 词：精度评估 实时故障诊断 聚类 K—means RBF 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 082503[082503] 0835[0835] 0825[工学-环境科学与工程类] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1002-0640.2013.02.042

馆 藏 号：203150334...