【摘 要】
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为了提高末制导雷达故障诊断的效率和精度,提出一种基于属性粒化聚类与回声状态网络（ESN）的故障诊断方法.定义一种基于属性值影响度的属性区分能力测量指标,并以此作为相似性度
【机 构】
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海军航空大学岸防兵学院,中央军委联合参谋部第55研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(51605487);山东省自然科学基金(ZR2016FQ03)资助项目
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为了提高末制导雷达故障诊断的效率和精度,提出一种基于属性粒化聚类与回声状态网络（ESN）的故障诊断方法.定义一种基于属性值影响度的属性区分能力测量指标,并以此作为相似性度量依据,利用近邻传播（AP）聚类算法得到区分能力相当的若干属性粒,通过选取聚类中心属性来完成故障征兆属性的约简;在储备池构建中,采用Bienenstock-Cooper-Munro（BCM）规则进行连接权矩阵的预训练,在目标函数中添加L1/2范数惩罚项,以提高ESN储备池对样本的动态适应性;同时,采用半阈值迭代法对模型进行求解,通过末制导
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