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申请/专利权人：哈尔滨工业大学

摘要：基于随机森林网络的卫星电源系统缺失数据补全方法，属于航天器遥测数据处理技术领域，本发明为解决现有卫星在轨数据补全技术存在的问题。本发明方法包括以下步骤：S1、采集卫星电源系统的遥测数据并进行预处理；S2、预处理后全部遥测数据按日期保存为多个.csv文件，各.csv文件数据维度为L×M；S3、利用PCA算法从全部.csv文件中筛选出待补全遥测数据相关特征列N；S4、将步骤S3筛选出来的待补全遥测数据相关特征列N输入至训练好的神经随机森林NRF模型中，获取缺失段数据；S5、将神经随机森林NRF模型输出的缺失段数据与原始数据拼接在一起，获取完整遥测时序数据，完成缺失数据补全。

主权项：1.基于随机森林网络的卫星电源系统缺失数据补全方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、采集卫星电源系统的遥测数据并进行预处理，所述遥测数据由m类传感器采集并构建为M维时序数据M＝{m1,m2,...,mm}；S2、预处理后全部遥测数据按日期保存为多个.csv文件，各.csv文件数据维度为L×M，其中L＝{l1,l2,...,ln}代表记录时序数据的时间长度，M＝{m1,m2,...,mm}代表遥测参数维度；S3、利用PCA算法从全部.csv文件中筛选出待补全遥测数据相关特征列N＝{m1,m2,...,mn}，N≤M；S4、将步骤S3筛选出来的待补全遥测数据相关特征列N输入至训练好的神经随机森林NRF模型中，获取缺失段数据；神经随机森林NRF模型的构建过程：S41、将一颗回归树转化为树型神经网络；S42、构造神经网络各层的激活函数；S43、采用Bagging集成学习方式将多个S41构建的树型神经网络组合成神经随机森林模型NRF；S44、采用贝叶斯优化参数搜索对神经随机森林模型NRF进行模型调参；S5、将神经随机森林NRF模型输出的缺失段数据与原始数据拼接在一起，获取完整遥测时序数据，完成缺失数据补全；S41将一颗回归树转化为树型神经网络的过程包括：步骤1、构建一颗回归树，并用三层神经网络表示，分别为输入层、隐藏层和输出层，隐藏层包括第一隐藏层和第二隐藏层；步骤2、在第一隐藏层进行超平面空间划分；步骤3、在第二隐藏层进行叶节点位置的定位；步骤4、在输出层进行加权求和，完成一颗回归树转化为树型神经网络的过程；具体的，步骤1构建一颗回归树的过程为：定义分类回归树是组成NRF的基本元素，数据特征维度集合X＝{x1,x2,...,xd}对应数据值Y＝{y1,y2,...,yd}，选取最小方差判据作为判断最优切分变量xi以及切分点s的标准： 其中D＝{X,Y}＝D1∪D2，D1i,s＝{x|xi≤s}和D2i,s＝{x|xi＞s}分别为切分点划分出的左右两部分训练集，c1＝averageyi|xi∈D1和c2＝averageyi|xi∈D2分别为D1和D2两部分训练数据的均值，j为切分点位置；通过递归不断选择并保留当前最优切分变量xj以及切分点s，直到回归树恰好包含k个终端节点时停止，能够生成一棵回归树T；对于划分回归树T的超平面集合H＝{H1,H2,...,HK-1}中的任意一个超平面Hk∈H，k＝1,2,…,K-1，存在Hk＝{x:hkx＝0}，其中超平面方程进行回归树分析的维度ik＝1,2,...,d，偏置为网络输入；步骤2在第一隐藏层进行超平面空间划分的过程为：网络输入与第一隐藏层各个神经元一一对应连接，第一隐藏层的神经元对应的K-1个感知器被用来判断划分特征空间的超平面属性，它们的激活函数可以统一定义为： 其中thresholdx＝±1为阈值型激活函数，且连接权值为1，偏置为如果激活值大于零，那么神经元就会被激活；否则，该神经元处于抑制状态；定义上式结果为+1时代表待查询叶子节点在超平面Hk的左侧，结果为-1时代表待查询叶子节点在超平面Hk的右侧；则第一隐藏层的输出是由+1和-1组成的一个K-1维矢量U＝{u1x,u2x,...,uK-1x}，其元素ukx,k＝1,2,...,K-1；步骤3在第二隐藏层进行叶节点位置的定位过程为：每个叶子节点对应一个神经元，因此第二隐藏层共有K个神经元，定义所有叶子节点L＝{L1,L2,...,LK}，则第二隐藏层的激活函数定义为： 其中bkk'＝±1表示第一隐藏层和第二隐藏层之间的连接权值，bk'＝-lk'+0.5表示偏置，lk'是从根节点到叶子节点Lk'的路径长度；定义上式结果为+1时代表唯一的和叶子节点Lk'有关的路径，结果为-1时代表和叶子节点Lk'无关的路径；则第二隐藏层的输出是由一个+1和K-1个-1组成的一个K维矢量V＝{υ1x,υ2x,...,υKx}，其元素vk'x,k'＝1,2,...,K；步骤4在输出层进行加权求和的过程为：对于第二隐藏层的输出中元素υk'x＝1的情况，输出层计算叶子节点Lk'所在的Xi对应的Yi的平均值表示为： 其中tx为第二隐藏层的输出结果。

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