【摘 要】
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利用支持向量机具有小样本学习的能力,提出了一种递推最小二乘支持向量回归机的遥测视速度异常数据剔除方法。该方法将遥测视速度数据进行加窗子样本化处理,利用移动窗的方法
【机 构】
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大连91550部队94分队,辽宁大连116023
【出 处】
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2008年国防科技工业与数学学术研讨会
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利用支持向量机具有小样本学习的能力,提出了一种递推最小二乘支持向量回归机的遥测视速度异常数据剔除方法。该方法将遥测视速度数据进行加窗子样本化处理,利用移动窗的方法将子样本数据作为支持向量机的输入,并以瞬时误差函数作为判据对异常数据位置进行识别,剔除异常点数据,将异常点数据用支持向量回归机的一步预测输出代替。试验数据处理证明了这一方法不仅能有效的对遥测视速度数据进行识别和剔除,还能在一定程度上提高遥测视速度数据的信噪比,对遥外联合数据处理制导工具系统误差分离具有重要意义。
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