基于K-means-RBF的机载传感器评估

作者：张堃; 周德云; 赵威; 宋科

来源：火力与指挥控制, 2013, 38(02): 166-168.

DOI：10.3969/j.issn.1002-0640.2013.02.042

• 精度评估
• 实时故障诊断
• 聚类
• K-means
• RBF evaluation
• diagnose
• clustering
• K-means
• RBF

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。

• 单位
  四川航天职业技术学院; 西北工业大学