[发明专利]一种基于自适应滤波和受限玻尔兹曼机的预处理方法，终端及可读存储介质

摘要

本发明提供一种基于自适应滤波器和受限玻尔兹曼机的飞参数据预处理算法，从去除噪声和提取特征两个方面对飞参数据预处理进行研究，利用自适应滤波器对记录的动态系统飞参数据估值处理，去除数据中噪声；利用玻尔兹曼机强大的无监督学习能力对记录的飞参数据从高维可视层的输入值映射到低维隐藏层，在少量的标签信息基础上利用特征信号出现的概率大于噪声特征信号的概率实现对低维特征数据进行聚类分组，从而达到对飞参数据特征提取的目的。本发明抗干扰能力强，对处理的飞参数据量要求低，算法简单，并且完成了对飞机参数数据的去噪、特征提取、降维的处理，编程易于实现。

主权项

1.一种基于自适应滤波和受限玻尔兹曼机的预处理方法，其特征在于，方法包括以下步骤：(1)飞参数据采集：收集飞参记录系统中的飞机参数数据，获得飞参数据信号；(2)搭建自适应滤波器模型：自适应滤波器的参数受误差信号e(n)的控制，并通过自适应算法进行自动调整，使得实际输出的y(n)估计值等于期望输出d(n)；(3)变步长LMS算法对自适应滤波器进行更新：将剔除野值后的飞参数据进行分组处理，分别为训练组数据和测试组数据；(4)搭建受限去噪玻尔兹曼机模型；(5)使用飞参数据训练模型：(6)飞机参数数据特征的提取：用测试组数据送入受限玻尔兹曼机模型中，将训练组所获得的特征值与本次测试数据所获得的特征值进行相似度计算进而判断特征提取与聚类结果的准确性。