【摘 要】
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高超声速进气道不起动预测研究中主要包括确定压力传感器位置和建立起动/不起动分类面,属于机器学习中特征选择问题和分类问题,而常用特征选择算法(基于支持向量机的递归特征
【机 构】
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西南科技大学计算机科学与技术学院,中国空气动力研究与发展中心吸气式高超声速技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61672438),西南科技大学研究生创新基金(16ycx048)
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高超声速进气道不起动预测研究中主要包括确定压力传感器位置和建立起动/不起动分类面,属于机器学习中特征选择问题和分类问题,而常用特征选择算法(基于支持向量机的递归特征消除SVM-RFE)单一并且耗时较长;为解决该问题寻找较优的特征选择算法,建立一个高超声速二元进气道/隔离段模型,通过数值模拟获得内流道上表面压力数据样本;利用Relief和SVMRFE组合式算法Relief-Corre方法,Relief-SVMRFE方法,Relief-PSO-SVMRFE方法进行特征选择;支持向量机SVM训练分类面;最后得出
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