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1 篇 civil aviat univ...
1 篇 china maritime p...
1 篇 jiangsu univ sch...
1 篇 civil aviat univ...
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just-in-time learning algorithm Using the Improved Similarity Index 35

Just-in-time Learning Algorithm Using the Improved Similarit...

引用

35th Chinese Control Conference (CCC)

作者： Zhao Dan Pan Tianhong Sheng, Biqi Jiangsu Univ Sch Elect Informat & Engn Zhanjiang 212013 Peoples R China China Maritime Police Acad Ningbo 315801 Zhejiang Peoples R China

ISBN: (纸本)9789881563910

just-in-time learning (JIT) is a kind of effective local modeling methods. The accuracy of JIT depends on the quality of the selected samples. How to choose the modeling sample is the key issue in the JIT algorithm. Using the information entropy, an improved similarity index integrated the mutual information and the weighted samples is proposed in this paper. Firstly, the correlation degree between each input variable and output variable is estimated by using the mutual information algorithm, and the mutual information is set as weight factors to discount the corresponding variables. Then, the weighted input variables are used in the sample selection stage. At last, the traditional JIT algorithm is used for local modelling. The effectiveness of the improved similarity index algorithm is validated on a numerical example and Penicillin concentration soft sensor.

关键词： just-in-time learning algorithm similarity measure Mutual Information (MI)

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just-in-time learning algorithm Using the Improved Similarity Index

Just-in-time Learning Algorithm Using the Improved Similarit...

引用

第35届中国控制会议

作者： ZHAO Dan PAN Tianhong Biqi Sheng School of Electrical Information and Engineering Jiangsu University China Maritime Police Academy

ISBN: (纸本)9781509009107

just-in-time learning(JIT) is a kind of effective local modeling *** accuracy of JIT depends on the quality of the selected *** to choose the modeling sample is the key issue in the JIT *** the information entropy,an improved similarity index integrated the mutual information and the weighted samples is proposed in this ***,the correlation degree between each input variable and output variable is estimated by using the mutual information algorithm,and the mutual information is set as weight factors to discount the corresponding ***,the weighted input variables are used in the sample selection *** last,the traditional JIT algorithm is used for local *** effectiveness of the improved similarity index algorithm is validated on a numerical example and Penicillin concentration soft sensor.

关键词： just-in-time learning algorithm similarity measure Mutual Information(MI)

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Aircraft Fuel Consumption Prediction Method Based on just-In-time learning and Enhanced Fifitness Adaptive-Differential Evolution-Relevance Vector Machine

Aircraft Fuel Consumption Prediction Method Based on Just-In...

引用

Chinese Automation Congress (CAC)

作者： Wang Xi Chen Jingjie Civil Aviat Univ China Coll Comp Sci & Technol Tianjin 300300 Peoples R China Civil Aviat Univ China Coll Elect Informat & Automat Tianjin 300300 Peoples R China

ISBN: (数字)9781728176871

ISBN: (纸本)9781728176871

In order to accurately predict the fuel consumption of fixed aircraft model and in view of the non-linearity of fuel consumption data, which affected by various external factors, a forecast model of aircraft fuel consumption based on just-in-time learning and enhanced fitness adaptive differential evolution relevance vector machine (EFADE-RVM) is proposed. By introducing the just-in-time learning algorithm of 'similar input produce similar output' to select the relevant sample set, and using the enhanced adaptive differential evolution (DE) algorithm to improve the parameters of the relevance vector machine kernel function. Thus, an aircraft fuel consumption prediction model is established. The experimental results show that the improvement method gets better prediction performance.

关键词： Aircraft fuel consumption prediction just-in-time learning algorithm enhanced fitness adaptive algorithm differential evolution algorithm relevance vector machine

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