[发明专利]多传感器系统识别中的多维曲面拆分插值附加样本方法

摘要

本发明公开了多传感器系统识别中的多维曲面拆分插值附加样本方法，使用投影法原理，将传感器系统的多个输入和其中一个传感器的输出看作是一个多维曲面，对该多维曲面进行拆分降维处理，直至将一个n维曲面拆分成二维曲线的组合，然后通过曲线拟合，在非样本点之间进行插值运算，得到“附加样本”，从而实现曲面的拟合，为用神经网络等进行多传感器系统的输入输出特性识别提供足够多的样本；本发明降低了传统神经网络等识别方法对多传感器输入输出特性识别时在实验样本数量上的要求，提高了识别精度。

主权项

1.多传感器系统识别中的多维曲面拆分插值附加样本方法，其特征在于，使用投影法原理，将传感器系统的多个输入和其中一个传感器的输出看作是一个多维曲面，对该多维曲面进行拆分降维处理，直至将一个n维曲面拆分成二维曲线的组合，然后通过曲线拟合，在非样本点之间进行插值运算，得到“附加样本”，从而实现曲面的拟合，为用神经网络等进行多传感器系统的输入输出特性识别提供足够多的样本；包括以下步骤：1)由投影法用正交剖分方式将一个N维曲面拆分成多个N-1维的曲面，依次拆分，直到拆分成二维平面中的曲线；2)用三次样条插值法、sinc函数插值等曲线拟合方法进行曲线拟合，由二维曲线拟合构成三维曲面拟合，依此类推，用这种从曲线到曲面的拟合求取非实验样本点的值，作为附加样本，从而由有限的实验标定样本构造出任意多的附加样本。