[发明专利]一种基于有监督学习模型的翼型转捩区域判断方法有效
| 申请号： | 202111062374.2 | 申请日： | 2021-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN113761814B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 魏斌斌;高永卫;谢志辉;邓磊;郝礼书 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/28 | 分类号： | G06F30/28;G06F30/27;G06F30/15;G06F113/08;G06F119/14;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市盛峰律师事务所 11337 | 代理人： | 席小东 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于有监督学习模型的翼型转捩区域判断方法，包括以下步骤：将脉动压力信号序列转化为马尔科夫状态；获得马尔科夫状态序列的特征向量；使用隐马尔科夫模型对特征向量进行预分类；建立训练完成的隐藏属性的概率密度分布函数，实现翼型表面不同采样点转捩状态预测。本发明发展的模型有效可靠；使用同一个雷诺数的实验数据进行模型训练，可以对不同雷诺数的实验数据进行可靠的预测；与传统的RMS判据相比，本发明发展的分类模型无需对多个位置的信号进行比较即可预测出一个合理的“转捩区”。本发明建立的有监督学习模型为转捩分析提供了新的思路。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 模型 转捩 区域 判断 方法 | ||
【主权项】：
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