公开(公告)号：CN119577481A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202510138542.3

申请日：2025-02-08

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 曾兴伍 ,  常雷雷 ,  徐晓滨 ,  张泽辉 ,  章振杰 ,  张云硕 ,  邓江涛 ,  曹友

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/2321 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/0895 ,  G06Q10/0637

Abstract: 本发明公开了一种弱监督下面向无标签数据的无人机系统能力评估方法，该方法首先对含有P组初始无标签的无人机能力评估数据的数据集进行聚类，生成S个聚类，并分配初始标签。其次针对分配初始标签的第p组数据，计算该组数据的标签匹配度，判断初始标签是否正确，得到标签对应的无人机系统能力评估结果。最后当无人机能力评估数据的真实标签已知，用得到的标签验证准确性。本发明具有更好的准确性和鲁棒性，能够灵活地适应不同的数据情况，提升无人装备能力评估精度。

公开(公告)号：CN118821874A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202411314096.9

申请日：2024-09-20

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 余晨浩 ,  常雷雷 ,  朱俊屹 ,  张云硕 ,  邓江涛 ,  徐晓滨 ,  章艺煊 ,  张泽辉 ,  章振杰

IPC: G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种基于反馈特征提取和因果反演辨识的智能系统评估方法，该方法首先采集N个输入特征，P组数据的原始训练集，Q组数据的测试集。其次识别原始训练集中数据的降维特征，通过负载矩阵反向识别原始训练数据集的关键特征，原始训练集被化简为包括F个关键特征。然后从原始训练数据集中随机采样，生成多个子训练集，构建多个训练BP子模型并使用子训练集训练，通过比较误差识别并剔除异常数据，原始训练集被简化为包括S组数据。最后构建测试BP模型使用简化后的训练集训练，得到智能系统的评估结果，并通过测试集进行预测。本发明突破了传统维度约简后所提取特征不再具有原始特征空间物理含义的局限性。

公开(公告)号：CN118821874B

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411314096.9

申请日：2024-09-20

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 余晨浩 ,  常雷雷 ,  朱俊屹 ,  张云硕 ,  邓江涛 ,  徐晓滨 ,  章艺煊 ,  张泽辉 ,  章振杰

IPC: G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种基于反馈特征提取和因果反演辨识的智能系统评估方法，该方法首先采集N个输入特征，P组数据的原始训练集，Q组数据的测试集。其次识别原始训练集中数据的降维特征，通过负载矩阵反向识别原始训练数据集的关键特征，原始训练集被化简为包括F个关键特征。然后从原始训练数据集中随机采样，生成多个子训练集，构建多个训练BP子模型并使用子训练集训练，通过比较误差识别并剔除异常数据，原始训练集被简化为包括S组数据。最后构建测试BP模型使用简化后的训练集训练，得到智能系统的评估结果，并通过测试集进行预测。本发明突破了传统维度约简后所提取特征不再具有原始特征空间物理含义的局限性。