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公开(公告)号：CN118780153A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410753366.X
申请日：2024-06-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/048 , G06N3/006 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于代理模型的复杂系统装备参数反演方法，利用最优拉丁超立方实验设计方法，生成关键参数的样本点数据；结合PSO算法对RBF神经网络的参数进行优化，从而建立代理模型；使用GA‑PSO算法结合该代理模型实现悬挂系统关键参数的反演优化。本发明利用高精度的代理模型来近似替代复杂的物理模型，提高参数反演的计算效率，同时使用GA‑PSO算法结合该代理模型实现复杂系统装备关键参数的反演优化。
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