基于核Fisher鉴别分析的RVM战斗机空战效能评估

为提高战斗机空战效能的评估能力,提出一种基于KFDA特征提取的RVM效能评估方法。该方法在系统分析基础上,引入战斗机空战效能评估指标体系;采用KFDA提取评估指标数据中的高阶非线性特征;凭借RVM在非线性系统建模方面的优势,构建所提取特征的战斗机空战效能评估模型,进而完成效能评估。实例分析表明,该方法对战斗机空战效能评估的均方根误差达到0.009 4,评估结果相对于其他方法更为准确,过程也更为科学合理,从而验证了其用于战斗机空战效能评估是可行和有效的。     

基于UPF的WNN学习算法及其应用

为改善小波网络(WNN)的非线性建模能力,提出一种基于改进无迹粒子滤波(UPF)的WNN学习算法。算法先引入最小偏度策略减少无迹变换(UT)的Sigma采样个数,改进无迹Kalman滤波(UKF);再用改进UKF算法选取粒子滤波的重要性密度函数,构成新型UPF;最后,将SUPF作为WNN的学习算法进行训练和测试。实验表明,基于新采样策略UPF与基本UPF的WNN模型精度总体接近,但速度更快,效率更高,某型军用飞机气动力建模也验证了算法的有效性与可行性。     

装备模拟电路UKF-WRNN软故障诊断

为提高装备模拟电路的软故障诊断能力,在构建多分辨率变换样本基础上,提出一种应用改进UKF算法训练小波RBF神经网络(WRNN)软故障诊断方法。它引入基于方差膨胀原理的自适应因子,改善UKF算法性能;并利用改进UKF算法优化估计WRNN参数,建立多分辨率变换样本集的故障诊断模型;再由所建模型对各种故障模式进行诊断判定。Sallen-Key带通滤波器的仿真测试表明,该方法收敛速度快,诊断准确率高,进而验证了其可行性和有效性。