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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：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：CN105183993B
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201510570910.8
申请日：2015-09-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种电磁轨道炮综合仿真平台及方法，本发明涉及电磁轨道炮综合仿真平台及方法。本发明的目的是为了解决现有技术不能对电磁轨道炮进行全弹道仿真、模型验证、仿真优化、仿真试验设计、射击精度分析与评估的问题。通过以下技术方案实现的：所述的电磁轨道炮综合仿真平台包括电磁轨道炮仿真子系统、模型验证子系统、仿真优化子系统、试验设计子系统、射击精度分析与评估子系统；所述电磁轨道炮仿真子系统包括：弹丸模块；轨道模块；脉冲功率电源模块；电枢模块；目标模块；参数配置模块；仿真过程管理模块；数据记录模块。本发明应用于计算机仿真技术领域。
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公开(公告)号：CN107038306A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710243369.9
申请日：2017-04-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06F17/504 , G06F2217/08 , G06N3/126
Abstract: 一种基于自适应遗传算法的最优拉丁超立方试验设计方法，本发明涉及拉丁超立方试验设计方法。本发明为了解决传统的优化算法寻优过程中产生的过早收敛、陷入局部最优解、优化成本高等缺点。本发明包括：一：由n个LHD(N，P)个体所构成的初始种群Npop表示为k×N的矩阵；二：计算种群Npop中n个体的适应度值，选取适应度值最大的个体作为当前最优LHD(N，P)；三：将n个适应度值从大到小排序，选择前n/2个个体作为父代，利用选择的n/2个父代生成n个子代并构成新的种群；四：将新的种群进行自适应变异，得到变异后的新的种群；五：迭代执行步骤二至步骤四，并判断是否满足迭代终止条件。本发明用于计算机仿真实验设计领域。
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公开(公告)号：CN108763828B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201810645622.8
申请日：2018-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于统计分析的小样本数据模型验证方法，本发明涉及小样本数据模型验证方法。本发明的目的是为了解决传统的Bootstrap方法再生样本的范围限制在了原始样本范围内；尤其在样本量较小的情况下，可能导致再生样本的分布偏离真实分布，使得估计结果不够准确，存在一定风险的问题。过程为：一、对参考样本和仿真样本进行正态性检验，若服从正态分布，则执行二；二、当n≥30时，采用U检验法；当10＜n＜30时，采用t或F检验法；当3＜n≤10时，采用和分别对一的仿真样本进行单正态总体参数检验；得到参考样本和仿真样本的均值和方差是否一致；当n＜3时，不进行模型验证。本发明用于仿真模型验证领域。
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公开(公告)号：CN108763828A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810645622.8
申请日：2018-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009
Abstract: 一种基于统计分析的小样本数据模型验证方法，本发明涉及小样本数据模型验证方法。本发明的目的是为了解决传统的Bootstrap方法再生样本的范围限制在了原始样本范围内；尤其在样本量较小的情况下，可能导致再生样本的分布偏离真实分布，使得估计结果不够准确，存在一定风险的问题。过程为：一、对参考样本和仿真样本进行正态性检验，若服从正态分布，则执行二；二、当n≥30时，采用U检验法；当10＜n＜30时，采用t或F检验法；当3＜n≤10时，采用和分别对一的仿真样本进行单正态总体参数检验；得到参考样本和仿真样本的均值和方差是否一致；当n＜3时，不进行模型验证。本发明用于仿真模型验证领域。
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公开(公告)号：CN105183993A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510570910.8
申请日：2015-09-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种电磁轨道炮综合仿真平台及方法，本发明涉及电磁轨道炮综合仿真平台及方法。本发明的目的是为了解决现有技术不能对电磁轨道炮进行全弹道仿真、模型验证、仿真优化、仿真试验设计、射击精度分析与评估的问题。通过以下技术方案实现的：所述的电磁轨道炮综合仿真平台包括电磁轨道炮仿真子系统、模型验证子系统、仿真优化子系统、试验设计子系统、射击精度分析与评估子系统；所述电磁轨道炮仿真子系统包括：弹丸模块；轨道模块；脉冲功率电源模块；电枢模块；目标模块；参数配置模块；仿真过程管理模块；数据记录模块。本发明应用于计算机仿真技术领域。
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