| 基于K-means-RBF的机载传感器评估 |
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| 引用本文： | 张堃,周德云,赵威,宋科. 基于K-means-RBF的机载传感器评估[J]. 火力与指挥控制, 2013, 38(2) |
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| 作者姓名： | 张堃 周德云 赵威 宋科 |
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| 作者单位： | 1. 西北工业大学,西安,710072
2. 四川航天职业技术学院,成都,610100 |
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| 基金项目： | 航空科学基金，西北工业大学基础研究基金，西北工业大学电子信息学院"E之星"基金资助项目 |
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| 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.
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| 关 键 词： | 精度评估 实时故障诊断 聚类 K-means RBF |
Evaluation of Airborne Sensor Based on K-means-RBF |
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| ZHANG Kun , ZHOU De-yun , ZHAO Wei , SONG Ke. Evaluation of Airborne Sensor Based on K-means-RBF[J]. Fire Control & Command Control, 2013, 38(2) |
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| Authors: | ZHANG Kun ZHOU De-yun ZHAO Wei SONG Ke |
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