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龙图腾网恭喜四川泛华航空仪表电器有限公司申请的专利一种小样本训练数据条件下的飞机巡航燃油耗量测量方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112378468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011269808.1，技术领域涉及：G01F9/00；该发明授权一种小样本训练数据条件下的飞机巡航燃油耗量测量方法是由熊欢;刘剑涛;黎右翼设计研发完成，并于2020-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小样本训练数据条件下的飞机巡航燃油耗量测量方法在说明书摘要公布了：本发明涉及飞机燃油测量技术领域，公开了一种小样本训练数据条件下的飞机巡航燃油耗量测量方法，针对飞机巡航阶段燃油耗量，首先在飞机快速存储记录装置中选取QAR数据，将选取的QAR数据进行归一化处理；然后利用粗略筛选和二次寻优两步确定SVR训练参数；最后建立燃油耗量模型，实现飞机巡航燃油耗量的测量。

本发明授权一种小样本训练数据条件下的飞机巡航燃油耗量测量方法在权利要求书中公布了：1.一种小样本训练数据条件下的飞机巡航燃油耗量测量方法，其特征在于：针对飞机巡航阶段燃油耗量，首先在飞机快速存储记录装置中选取QAR数据，将选取的QAR数据进行归一化处理；然后利用粗略筛选和二次寻优两步确定SVR训练参数；最后建立燃油耗量模型，实现飞机巡航燃油耗量的测量；所述将选取的QAR数据进行归一化处理具体是指，将飞机巡航阶段QAR数据中的关键变量标准化，通过转换公式分别对每个变量线性变化，使结果映射到[0–1]之间；所述利用粗略筛选和二次寻优两步确定SVR训练参数具体是指，先将由转换公式变化得到的数据分为K组，然后利用K折交叉验证实现交叉验证；所述交叉验证过程是指将归一化后的QAR数据分为K组，任1组验证，其余训练，取准确率平均值；所述K为不小于2的正整数；交叉验证后，再设置惩罚系数c，不敏感系数ε步长，通过回归模型对SVR参数进行粗略筛选；利用粗略筛选的结果，缩小步长，进行SVR参数的二次寻优，得到样本数据；利用粗略筛选和二次寻优两步确定SVR训练参数，具体包括步骤A-步骤C：步骤A：将数据分为K组，然后利用K折交叉验证K-foldCrossValidation，K-CV实现交叉验证；以关键变量通过转换公式标准化后的数值作为样本x，y并形成样本数据集D＝{x1，y1，x2，y2，…，xm，ym}；然后将样本数据集D随机分为K个部分，每次将其中一个部分作为测试集，剩下K-1个部分作为训练集进行训练；得到一个如式2的回归模型，使得估算变量fx与当前样本因变量y尽可能接近，w和b为待确定的模型参数；fx＝wTx+b2其中，fx为估算变量，x为当前样本自变量，w为系数矩阵，b为偏移矩阵，y为当前样本因变量；步骤B：设置惩罚系数c，不敏感系数ε步长，对SVR参数进行粗略筛选；对样本x，y传统回归模型通常直接基于估算变量fx与当前样本因变量y完全相同时，损失才为零；与此不同，假设SVR支持向量回归机能容忍fx与y之间最多有ε的偏差，构建一个宽度为2ε的间隔带，若训练样本落入此间隔带，则认为是被预测正确，即仅当fx与y之间的差的绝对值大于ε时才计算损失；因此，SVR问题可形式化为式3： lεz＝0,ifz≤εlεz＝z-ε,ifz＞ε3其中，C为正则化常数，lε为ε-不敏感损失函数；xi为第i个样本自变量，i＝1,2,…,m；yi为第i个样本因变量，i＝1,2,…,m；z为fx与y之间的偏差；然后引入松弛变量ξi和将式3重写为式4： s.tfxi-yi≤ε+ξi 其中，ξi为间隔带上边界的松弛程度，i＝1,2,…,m； 为间隔带下边界的松弛程度，i＝1,2,…,m；再通过引入拉格朗日乘子ui≥0,αi≥0，由拉格朗日乘子法可得拉格朗日函数为式5； 其中，ui、αi、为拉格朗日乘子；将式2带入后令拉格朗日函数对w,b,ξ,的偏导为零得式6： C＝αi+ui 将式6带入式5，得到SVR的对偶问题表达如式7： 上述过程中需满足KKTKarush-Kuhn-Tucker互补条件，即要求满足式8：αifxi-yi-ε-ξi＝0 C-αiξi＝0 式8中，当且仅当fxi-yi-ε-ξi＝0时αi能取非零值，当且仅当时能取非零值；即仅当样本xi，yi不落在宽度为2ε的间隔带带中，相应的αi，才能取非零值；此外，fxi-yi-ε-ξi和不能同时成立，因此αi，中至少有一个为零；为解决非线性问题，引入核函数，令φx表示将x映射后的特征向量，于是，在特征空间中模型可表示为式9：fx＝wTφx+b9其中，φx为X对应的高维空间映射；令Kxi,yi＝φxi,φxj＝φxiTφxj，SVR可表示为式10： 其中，Kxi,yi核函数；步骤C：利用粗略筛选的结果，缩小步长，进行SVR参数的二次寻优。

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