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基于集成学习的空间科学卫星工作模式识别
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作者 高立京 陈志敏 +1 位作者 郭国航 王春梅 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期768-779,共12页
针对空间科学卫星遥测参数数据量大且特征维度高、需要消耗大量人力资源预先设置海量阈值、预先设置的阈值可能不再适用、现有监测手段可扩展性低等问题,提出了一种基于集成学习的空间科学卫星工作模式识别方法。该方法采用相关系数统... 针对空间科学卫星遥测参数数据量大且特征维度高、需要消耗大量人力资源预先设置海量阈值、预先设置的阈值可能不再适用、现有监测手段可扩展性低等问题,提出了一种基于集成学习的空间科学卫星工作模式识别方法。该方法采用相关系数统计特性和互信息理论对遥测参数数据进行筛选降维,使用数据重采样技术解决数据集中存在的类别不平衡问题,构建集成学习模型,实现空间科学卫星工作模式的识别。借助某型号科学卫星真实遥测参数数据对该方法进行验证,在短时内便可构建完成算法模型,模型对整体类别的识别正确率高达99.67%,可正确识别多数类样本和少数类样本,为地面运控人员判断空间科学卫星工作模式提供了决策依据。 展开更多
关键词 遥测参数数据 特征降维 数据重采样 集成学习
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遥测参数数据载荷状态判别集成学习方法 被引量：3
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作者 李虎 郭国航 +2 位作者 胡钛 杨甲森 董振兴 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期33-40,共8页
针对载荷单机设备遥测参数维度高、数据量大、存在类别不平衡、无法直观判别单机设备运行情况等问题,考虑到航天任务对可解释性的要求,提出一种基于信息增益参数特征选择和集成学习方法的载荷单机状态快速识别方法。采用统计量性质和信... 针对载荷单机设备遥测参数维度高、数据量大、存在类别不平衡、无法直观判别单机设备运行情况等问题,考虑到航天任务对可解释性的要求,提出一种基于信息增益参数特征选择和集成学习方法的载荷单机状态快速识别方法。采用统计量性质和信息增益子集搜索方法对遥测数据进行特征筛选降维,通过集成学习模型算法实现载荷单机设备状态的自适应识别分类。所提方法将信息增益的参数分类信息量评价准则和集成学习拟合能力强、类别不平衡下准确率高和抗噪能力强等优点相结合,兼顾模型特征和结果的可解释性,提供了重点参数发现功能。采用科学卫星任务真实载荷遥测参数数据对该方法进行了验证,整体识别准确率高于90%,少数样本亦可准确识别,整体效果可达到在轨任务要求,证明了所提方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 有效载荷 状态判别 集成学习 信息增益 梯度提升决策树 科学卫星
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量子科学实验卫星的多维数据立方体方法研究 被引量：1
3
作者 郭国航 李虎 +2 位作者 胡钛 谢夏洁 战风林 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期467-474,共8页
科学实验卫星以科学目标为任务战略导向,需要任务团队结合实际业务运行情况制定阶段实验计划.这些实验计划以任务运行数据为依据,由科学卫星任务各分系统数据分析获得的策略集合综合得到.量子科学实验卫星在轨运行期间会产生大量运行数... 科学实验卫星以科学目标为任务战略导向,需要任务团队结合实际业务运行情况制定阶段实验计划.这些实验计划以任务运行数据为依据,由科学卫星任务各分系统数据分析获得的策略集合综合得到.量子科学实验卫星在轨运行期间会产生大量运行数据,如何有效利用这些数据给不同决策层提供辅助是当前面临的一大难题.目前主流方式主要借助值班日志统计和常规的数据库系统数据统计,需耗费较多时间和人力成本,对分析人员专业技能要求较高,无法满足多角度和多粒度任务研判的要求,并且该方法可扩展性差,当问题的观察角度变化时,往往需要重新组织数据统计分析.针对上述问题,本文提出一种基于数据立方体的多维数据建模和分析方法,对于不同主题,能够对数据进行多层次、多角度、多粒度统计分析,为决策提供良好支持. 展开更多
关键词 量子科学实验卫星 卫星任务运行 多维数据模型 联机分析处理 数据立方体
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