首頁 > 期刊 > 系統(tǒng)仿真學報 > 基于聚類云模型的小樣本數(shù)據(jù)可信度評估 【正文】

基于聚類云模型的小樣本數(shù)據(jù)可信度評估

作者:王建敏; 吳云潔 中國科學院空間應用工程與技術(shù)中心; 北京100094; 北京航空航天大學自動化科學與電氣工程學院; 北京100083

摘要:在實際工程中,數(shù)據(jù)量小、且無評估標準的系統(tǒng)可信度評價問題一直是困擾工程人員的難題。針對該問題,提出了一種將聚類算法和云模型相結(jié)合的小樣本數(shù)據(jù)可信度評估方法。利用聚類算法先確定小樣本中的聚類中心值,基于此建立云模型。通過云模型產(chǎn)生小樣本的擴充數(shù)據(jù)。根據(jù)云滴的置信度分布可進一步計算小樣本數(shù)據(jù)的可信度。將聚類算法與云模型相結(jié)合,可以充分挖掘小樣本數(shù)據(jù)中的潛在信息,增加評估的有效性。通過算例分析及仿真證明了所設(shè)計方法的合理性和有效性。

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