【摘 要】
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为了挖掘隐藏在惯性仪器测试数据背后的信息知识,运用数据挖掘技术,以Clementine12.0为平台建立模型并实现对惯性仪器故障诊断的过程。提出一种基于两阶段聚类并做改进的BP算
【机 构】
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海军航空工程学院青岛分院仪电控制系,
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为了挖掘隐藏在惯性仪器测试数据背后的信息知识,运用数据挖掘技术,以Clementine12.0为平台建立模型并实现对惯性仪器故障诊断的过程。提出一种基于两阶段聚类并做改进的BP算法,与传统BP算法相比,提高了预测精度和普适能力。
In order to excavate the information hidden behind the test data of inertial instruments, the data mining technology is used to build the model with Clementine12.0 and to realize the fault diagnosis of inertial instruments. Proposed a BP algorithm based on two-stage clustering and improved, compared with the traditional BP algorithm, improved the prediction accuracy and universal ability.
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