强激光与粒子束
彊激光與粒子束
강격광여입자속
HIGH POWER LASER AND PARTICLEBEAMS
2011年
5期
1324-1328
,共5页
小样本%偏最小二乘回归%微波效应%自适应神经模糊推理网络
小樣本%偏最小二乘迴歸%微波效應%自適應神經模糊推理網絡
소양본%편최소이승회귀%미파효응%자괄응신경모호추리망락
引入偏最小二乘回归(PLSR)原理和方法应用于微波效应实验数据的预测,得到的预测精度与自适应神经模糊推理网络(ANFIS)结果基本一致,平均相对误差小于3%.实例分析了PLSR方法与 ANFIS方法对建模数据样本量的需求,在建模样本数较少条件下,PLSR所建模型的预测精度均高于ANFIS模型.因此PLSR方法更适用于微波效应小样本数据的预测,更有利于实际应用.
引入偏最小二乘迴歸(PLSR)原理和方法應用于微波效應實驗數據的預測,得到的預測精度與自適應神經模糊推理網絡(ANFIS)結果基本一緻,平均相對誤差小于3%.實例分析瞭PLSR方法與 ANFIS方法對建模數據樣本量的需求,在建模樣本數較少條件下,PLSR所建模型的預測精度均高于ANFIS模型.因此PLSR方法更適用于微波效應小樣本數據的預測,更有利于實際應用.
인입편최소이승회귀(PLSR)원리화방법응용우미파효응실험수거적예측,득도적예측정도여자괄응신경모호추리망락(ANFIS)결과기본일치,평균상대오차소우3%.실례분석료PLSR방법여 ANFIS방법대건모수거양본량적수구,재건모양본수교소조건하,PLSR소건모형적예측정도균고우ANFIS모형.인차PLSR방법경괄용우미파효응소양본수거적예측,경유리우실제응용.
