[发明专利]基于核函数优化的支持向量机太阳翼展开可靠性评估方法

权利要求书

1.基于核函数优化的支持向量机太阳翼展开可靠性评估方法，其特征在于，包括以下几个步骤：

步骤一：根据专家知识建立太阳翼展开可靠性综合评价指标体系

太阳翼展开可靠性综合评价指标体系包括4个一级指标：展开状态基频、最小静力矩裕度、铰链驱动特性综合指标和展开试验综合指标；其中铰链驱动特性综合指标包含以下4个2级指标：根部铰链力矩、支撑臂/连接架铰链力矩、连接架/内板铰链力矩、内板/外板铰链力矩；展开试验综合指标则包含以下5个2级指标：展开时间、展开对中度、钢丝绳张力、锁定深度、气浮装置连接件与横梁之间的高度；

步骤二：采用物元法和层次分析法得到评价指标体系的权向量

对构成同一个综合指标的各基本指标，由3位以上专家进行两两比较给出评分，然后采用物元法和层次分析法处理多位专家的评分矩阵，求出各指标的权系数；

步骤三：收集样本数据

由专家对各指标值进行评分，将评分结果视为样本数据，得到样本数据集(x_i，y_i)，i＝1，2，…，l，其中x_i为n维输入向量，是影响太阳翼展开的各种因素，y_i为x_i对应的输出值，是太阳翼展开的可靠度，n为一个输入向量包含的影响因子数，l为收集到的样本数目；

步骤四：训练支持向量机模型

选取训练数据集，对模型进行训练，以选取合适的核函数及其参数，再选取用于交叉验证的数据集，采用交叉验证法对模型进行验证，以备必要时对核函数及参数进行调整；

步骤五：对模型进行检测

输入检测数据集对模型进行检测，对太阳翼的展开可靠性进行评估。

2.根据权利要求1所述的基于核函数优化的支持向量机太阳翼展开可靠性评估方法，其特征在于，所述步骤四中核函数及其参数包括：

(1)线性函数：

K(x，x_i)＝x·x_i

(2)多项式函数：

K(x，x_i)＝[(x^T_i)+1]^d

使用此核函数时需要一个integer型的参数d；

(3)径向基函数：

K(x，x_i)＝exp{-γ||x-x_i||²}

使用此核函数时需要一个float型的参数γ；

(4)Sigmoid函数：

K(x，x_i)＝tanh(a(x^T x_i)+b)

使用此核函数时需要两个参数，一个是float型的参数a，另一个是float型参数b；

(5)方差分析函数：

K(x,xi)=(Σi(exp(-γ||x-xi||2)))d]]>

使用此核函数时需要两个参数，一个是float型的参数γ，另一个是integer型参数d；

从上述核函数及其参数中选取合适的核函数及其参数的方法是：用均方误差方法选出待选的最优核函数及其参数，即由执行程序计算上述核函数及其参数产生的均方误差，并把求出的均方误差从小到大排序，选出均方误差最小的核函数及参数，让其作为最终计算用的最优核函数及其参数值。

3.根据权利要求1所述的基于核函数优化的支持向量机太阳翼展开可靠性评估方法，其特征在于，选取用于交叉验证的数据集，采用交叉验证法对模型进行验证的具体过程是：

输入训练样本，建立起一个训练模型，根据此训练模型，对样本进行评估，但是训练所采用的参数是通过计算均方差而产生的近似参数，可能不是最终评估样本所需的参数，因此还要进行微调；

导入交叉验证样本，同时保持训练样本时所采用的算法、核函数及其参数不变，对模型进行检验，观察计算结果与样本的实际值是否一致，如果一致性达到95％以上，则采用这组核函数及其参数对样本进行评估；否则，对参数进行微调，重新对模型进行训练并进行交叉验证，选择合适的参数对样本进行评估，或者选取均方差仅次于该组参数的其他核函数及其参数。