【摘 要】
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为提高相关向量机（relevance vector machine,RVM）模型的预测精度,提出了一种改进RVM的装备退化状态预测方法。首先,通过构建一种方差高斯核函数（variance Gauss kernel functio
【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）
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为提高相关向量机（relevance vector machine,RVM）模型的预测精度,提出了一种改进RVM的装备退化状态预测方法。首先,通过构建一种方差高斯核函数（variance Gauss kernel function,VGKF）来提高核函数的全局性能和泛化能力;然后通过借鉴混沌序列局域预测法中邻近点个数的选取方法,利用H-Q准则（Hannan-Quinn rule）对训练空间预测嵌入维数进行优化,避免了主观选取的盲目性;最后提出一种线性搜索算法,优化确定核参数值。通过末制导雷达装备测试参数的
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