分类回归树在航天测控数据关联规则分析中的应用

分类回归树在航天测控数据关联规则分析中的应用

论文摘要

发现参数间的关联规则对预测航天器系统状态和改进航天器系统设计都有着重要的意义。如何发现参数间的关联规则是航天测控数据分析中的一个难点问题。针对该问题,在概述小波分析和分类回归树基本原理的基础上,提出了一种基于分类回归树的分析方法。该方法首先采用小波分析技术对参数数据进行去噪声处理,然后用随机采样的方法把数据分为训练数据集和检验数据集两部分,再构建一个分类回归树模型并用训练数据集训练该模型,随后用检验数据集对该模型进行检验,在对检验结果好坏进行评价并确认获得较好结果的基础上,对分类回归树模型进行解析,并最终得出参数间的关联规则。最后运用仿真数据对上述方法进行了实例验证,结果表明该方法能较好地分析出参数间的关联规则。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 基本原理
  •   1.1 小波分析
  •   1.2 分类回归树
  • 2 基于分类回归树的关联分析
  • 3 实例分析
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 熊宇虹,严云红,郑庆晖,刘云翔,荣祺,舒明磊

    关键词: 分类回归树,关联规则,决策树,小波分析,航天器

    来源: 空间电子技术 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 航空航天科学与工程,自动化技术

    单位: 上海应用技术大学计算机学院,上海宇航系统工程研究所,九州电器集团有限责任公司

    分类号: V557;TP181

    页码: 71-75

    总页数: 5

    文件大小: 665K

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