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公开(公告)号：CN112001065A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010750328.0
申请日：2020-07-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种拉丁超立方抽样相关性控制方法，属于仿真实验技术领域。所述控制方法包括以下步骤：S100、将实测数据总体中的每一个变量划分为ns个LHS等概率区间；S200、从CSTM映射出一个LHS等概率区间矩阵CSTMindex，运用unique_rows函数从CSTMindex中随机抽取一部分保留下来；S300、对Gibbs算法进行改进，从而补齐步骤二中丢失的样本点；S400、将步骤一至步骤三合并为启发式初始化策略；S500利用所述启发式初始化策略得到MPSO的初代粒子，利用MPSO，使得RSTM的相关系矩阵与CSTM的相关系数矩阵尽可能的接近，从而进一步减小RSTM与CSTM之间的相关性误差。
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公开(公告)号：CN107766668B
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201711038908.1
申请日：2017-10-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于神经网络的复杂仿真模型验证方法，本发明涉及复杂仿真模型验证方法。本发明的目的是为了解决现有传统验证方法对于大数据集的处理效率低，复杂仿真模型的验证指标众多，数据量大以及分析评估人员的工作量大的问题。一：建立数据样本集；二：获得客观相似性分析结果；三：获得基于规则与知识的相似性评估等级；四：构成训练样本集；五：训练样本集归一化处理；六：对BP神经网络进行训练，得到训练好的BP神经网络；七：对有类标签的测试样本子集进行测试，若测试结果无法达到要求，则重新对BP神经网络的拓扑结构进行设计，重新执行六，直到测试结果准确率达到分析准确率的要求为止。本发明用于计算机仿真模型验证与可信度评估领域。
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公开(公告)号：CN109443108A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811504827.0
申请日：2018-12-10
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京华航无线电测量研究所
Abstract: 本发明提出了一种用于导弹打击移动目标的序贯实验设计方法，包括生成初始采样点矩阵、生成优化后的采样点矩阵、计算Xn×d服从U(0,1)分布时对应的的采样点矩阵、计算偏移矩阵、计算新增采样点矩阵、生成优化后的采样点矩阵和判断序贯设计是否终止。本发明在不破坏原始OLHS样本的结构和保证良好的空间填充性基础上，以原始OLHS样本大小的整数倍增加新的采样点，提高了采样效率。
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公开(公告)号：CN108647878A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810432004.5
申请日：2018-05-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种训练仿真器的可信度评估方法，包括确定评估方案、建立评估指标体系、准备评估数据、数据一致性分析和一致性分析结果综合；确定了训练仿真器的可信度评估方案，即，系统功能的一致性、仿真模型的可信度、系统布局的一致性、人体感觉的逼真性、训练效果的一致性。从根本上解决了具有人在回路仿真、硬件在回路仿真特点的训练仿真器的可信度评估问题，同时，为具有类似仿真特点的系统可信度评估问题提供了方法依据。
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公开(公告)号：CN107766668A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201711038908.1
申请日：2017-10-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于神经网络的复杂仿真模型验证方法，本发明涉及复杂仿真模型验证方法。本发明的目的是为了解决现有传统验证方法对于大数据集的处理效率低，复杂仿真模型的验证指标众多，数据量大以及分析评估人员的工作量大的问题。一：建立数据样本集；二：获得客观相似性分析结果；三：获得基于规则与知识的相似性评估等级；四：构成训练样本集；五：训练样本集归一化处理；六：对BP神经网络进行训练，得到训练好的BP神经网络；七：对有类标签的测试样本子集进行测试，若测试结果无法达到要求，则重新对BP神经网络的拓扑结构进行设计，重新执行六，直到测试结果准确率达到分析准确率的要求为止。本发明用于计算机仿真模型验证与可信度评估领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105068972A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510465488.X
申请日：2015-07-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种拉丁超立方采样的扩展方法。假设已有样本大小为n的LHS，扩展方法的目的是得到样本大小为n+m的LHS新采样，同时新采样中最多地包含已有采样点。本发明的方法通过将LHS采样点之间的关系转化为简单无向无环图，得到邻接矩阵，再求解最大独立集来最多地保留已有采样点。实现步骤包括计算已有采样点在新采样结构中的分布，计算需要保留的采样点矩阵，计算新增采样点矩阵，最后计算扩展后的拉丁超立方采样矩阵。本发明能够尽量少的删除已有采样点，节约采样成本；同时生成新采样点，使得新采样点和保留的采样点所构成的采样样本，仍满足LHS结构。
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公开(公告)号：CN118938856A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410989645.6
申请日：2024-07-23
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国航空发动机研究院
IPC: G05B23/02
Abstract: 一种基于VAE的飞行器制导控制模型智能验证方法、电子设备及存储介质，属于仿真模型智能验证技术领域。为提高仿真模型验证的准确性和效率，本发明包括基于飞行器制导控制系统和飞行器制导控制仿真模型分别重复试验获取多样本参考数据集和多样本仿真数据集并进行归一化处理；构建VAE模型并初始化模型结构和参数；以归一化处理后的参考数据集作为输入，对VAE模型进行训练和优化；利用优化的VAE模型对归一化处理后的参考数据集和仿真数据集进行特征提取，获取参考数据特征和仿真数据特征；从数值大小和概率分布两方面度量参考数据特征和仿真数据特征的差异，进而得到飞行器制导控制模型的可信度。本发明提高模型验证的效率。
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公开(公告)号：CN113887125B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202111012271.5
申请日：2021-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种复杂仿真系统运行有效性评估方法，属于仿真系统运行有效性评估技术领域。复杂仿真系统运行有效性评估方法包括以下步骤：步骤一、针对复杂装备仿真系统的仿真运行历史数据进行数据预处理；步骤二、使用历史数据对LSTM进行建模；步骤三、将建好的神经网络参数进行保存，将实时仿真数据作为输入进行仿真运行有效性评估，得到评估分类结果。本发明通过LSTM有效挖掘时序数据之间的隐含关系从而进行预测，从而使对难以提供专家知识的仿真系统进行运行有效性评估难度减小，所需时间短，实时对仿真系统评估的速度快。
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公开(公告)号：CN117874453A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311780061.X
申请日：2023-12-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 一种基于门控循环网络的飞行器装备效能灵敏度分析方法，涉及灵敏度分析技术领域，解决的技术问题为：如何提供一种效率和准确度更高的飞行器装备效能灵敏度分析方法；方法包括：获取装备体系仿真数据；对所述装备体系仿真数据进行预处理并划分为训练集和测试集；构建门控循环网络并基于所述训练集进行训练；基于门控循环网络计算所述测试集中的样本的样本全局灵敏度，并求平均值，得到全局灵敏度结果；其中，通过权重信息的传播计算所述样本全局灵敏度；该方法采用门控循环网络对飞行器装备效能进行灵敏度分析，较少采样次数时依然准确，该方法合理、有效、准确、效率高。
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公开(公告)号：CN108647878B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201810432004.5
申请日：2018-05-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种训练仿真器的可信度评估方法，包括确定评估方案、建立评估指标体系、准备评估数据、数据一致性分析和一致性分析结果综合；确定了训练仿真器的可信度评估方案，即，系统功能的一致性、仿真模型的可信度、系统布局的一致性、人体感觉的逼真性、训练效果的一致性。从根本上解决了具有人在回路仿真、硬件在回路仿真特点的训练仿真器的可信度评估问题，同时，为具有类似仿真特点的系统可信度评估问题提供了方法依据。
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