本文選題：相關(guān)向量機(jī)　切入點(diǎn)：自適應(yīng)建模　出處：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出一種自適應(yīng)建模相關(guān)向量機(jī)(adaptive modeling relevance vector machine,AM-RVM)并將其用于電子系統(tǒng)的狀態(tài)預(yù)測。相比傳統(tǒng)RVM,所提方法首先在預(yù)測模型訓(xùn)練之前通過計(jì)算各類基函數(shù)的后驗(yàn)概率來選取最適合訓(xùn)練樣本結(jié)構(gòu)特點(diǎn)的基函數(shù),然后在訓(xùn)練中采用優(yōu)化的增量學(xué)習(xí)流程來實(shí)現(xiàn)各核參數(shù)的快速自適應(yīng)選取,最后通過對(duì)電子系統(tǒng)狀態(tài)參量的相空間重構(gòu),從而將AM-RVM應(yīng)用到電子系統(tǒng)的狀態(tài)預(yù)測中�；煦鐣r(shí)間序列預(yù)測及雷達(dá)發(fā)射機(jī)高壓電源狀態(tài)預(yù)測實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,所提方法在預(yù)測精度與訓(xùn)練效率上優(yōu)于傳統(tǒng)RVM。
[Abstract]:This paper presents an adaptive modeling relevance vector machine adaptive modeling relevance vector machine (AM-RVM) and applies it to state prediction of electronic systems. Compared with traditional RVMs, the proposed method is first selected by calculating the posterior probability of various basis functions before training the prediction model. Taking the basis function which is most suitable for the structural characteristics of the training sample, Then the optimized incremental learning flow is adopted to realize the fast adaptive selection of the kernel parameters. Finally, the phase space reconstruction of the state parameters of the electronic system is carried out. The experimental results of chaotic time series prediction and high voltage power supply state prediction of radar transmitter show that the proposed method is superior to the traditional AM-RVM in prediction accuracy and training efficiency.
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院科研部;
【基金】：裝備預(yù)研基金資助課題
【分類號(hào)】：TN06

【參考文獻(xiàn)】

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