基于改进人工神经网络的航天器电信号分类方法

发布时间：2018-04-15 17:48

  本文选题：故障诊断 + 人工神经网络　； 参考：《北京航空航天大学学报》2016年03期

【摘要】：根据航天器系统级电性能测试工作中数据量大、任务繁重的特点,设计了基于人工神经网络的智能分类系统,对原始测试数据进行智能化分类,将非线性的调试经验以数据的形式储备,可在减少测试工作中对人为经验依赖的同时为航天器信号识别快速提供专家知识。考虑到经典的人工神经网络系统有训练时间长和对网络初始权值的依赖程度高等不足,利用主成分分析对数据进行压缩和自动编码技术对网络权值进行初始化。实验数据测试表明:与传统方法相比,本文提出的改进学习系统的分类准确率、稳定性和响应速度均得到显著提高。
[Abstract]:An intelligent classification system based on artificial neural network is designed to classify the original test data according to the characteristics of large amount of data and heavy tasks in the electrical performance testing of spacecraft system.The nonlinear debugging experience can be stored in the form of data, which can reduce the dependence on artificial experience in testing work and provide expert knowledge for spacecraft signal recognition.Considering the shortcomings of the classical artificial neural network system such as long training time and high dependence on the initial weights of the network, the principal component analysis (PCA) is used to compress the data and initialize the network weights.The experimental data show that compared with the traditional method, the improved learning system proposed in this paper improves the classification accuracy, stability and response speed of the improved learning system significantly.
【作者单位】： 北京航空航天大学航空科学与工程学院;中国空间技术研究院;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金(YWF-14-HKXY-017) 航空科学基金(2012XX1043)~~
【分类号】：V416;TP183

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