基于混合核RVM的电子装备状态预测方法

摘要

本发明公开了一种基于混合核RVM的电子装备状态预测方法，涉及电子装备状态预测方法技术邻域。所述方法包括如下步骤：将采集的装备原始数据划分为训练数据和测试数据两部分；将训练数据送入混合核RVM模型中进行训练，当达到收敛精度要求时，混合核RVM模型训练结束；将测试数据送入训练好的混合核RVM模型之中进行预测，得到装备的预测输出数据；将预测输出数据送入模糊SVDD状态评估模型中进行评估，从而得到装备的健康度预测值。相较于传统支持向量机方法，所述方法的预测精度更高，向量数目更少，解更加稀疏，占用内存更少。

主权项

一种基于混合核RVM的电子装备状态预测方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：将采集的装备原始数据划分为训练数据和测试数据两部分；将训练数据送入混合核RVM模型中进行训练，通过混合核函数的构造将训练数据映射至高维特征空间之中，对RVM模型中的超参数a和噪声方差σ²进行迭代更新，求解最优权重分布，当达到收敛精度要求时，混合核RVM模型训练结束；将测试数据送入训练好的混合核RVM模型之中进行预测，得到装备的预测输出数据；将预测输出数据送入模糊SVDD状态评估模型之中进行评估，从而得到装备的健康度预测值。