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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明提供迟滞特性正逆向模型建模方法、系统、设备及存储介质，包括等间隔采样得到压电陶瓷的电压时序数据序列和位移时序数据序列，得到电压速率时序数据序列和位移速率时序数据序列，构建多个训练样本为训练集，每个训练样本为多个时刻的输入电压和输出位移、多个时刻的输入电压速率和输出位移速率，利用训练集构建高斯混合模型，输入为训练样本，输出为各高斯组件的权重、均值向量、协方差矩阵，根据训练的高斯混合模型构建基于高斯混合回归的迟滞正向预测模型和迟滞逆向预测模型。本发明无需分别对正逆向模型进行训练，仅需训练优化高斯混合参数，利用高斯混合回归直接构建正向和逆向预测模型，不仅求解逆模型较为容易，且具有率相关性。
主权项：1.迟滞特性正逆向模型建模方法，其特征在于，包括以下步骤：等间隔采样得到压电陶瓷输入的电压时序数据序列和输出的位移时序数据序列，基于电压时序数据序列得到电压速率时序数据序列，基于位移时序数据序列得到位移速率时序数据序列；构建个训练样本作为训练集，每个训练样本为等间隔采样得到的n+1个时刻的电压和位移，n个时刻的电压速率和位移速率；利用训练集，构建高斯混合模型，输入为训练样本，输出为各高斯组件的权重、均值向量、协方差矩阵；根据训练的高斯混合模型，构建基于高斯混合回归的迟滞正向预测模型，输入为等间隔采样得到的n+1个时刻的电压和n个时刻的电压速率，预测输出为当前时刻k的位移，构建基于高斯混合回归的迟滞逆向预测模型，模型的输入为等间隔采样得到的n+1个时刻的位移和n个时刻的位移速率，预测输出为当前时刻k的电压。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 迟滞特性正逆向模型建模方法、系统、设备及存储介质
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