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摘要：一种基于深度部分自编码器的多输出高斯过程回归水下航行器系统辨识算法，包括：设计可调幅锯齿形垂直舵输入信号，获取水下航行器的状态数据并划分训练集和验证集；根据状态数据构造基于水下航行器动力学的自回归模型；根据自回归模型搭建深度部分自编码器；将深度部分自编码器提取的低维特征数据作为多输出高斯过程的输入，自回归模型的输出作为多输出高斯过程的输出，通过粒子群算法搜索多输出高斯过程的超参数，进行模型训练；当模型训练误差达到预设精度，模型训练完成，采用验证集数据对模型进行验证；解决了多输出高斯过程的高维输入会增加核函数的计算和超参数的搜索时间，增加模型的复杂性，降低多输出高斯过程的预测效率的问题。
主权项：1.一种基于深度部分自编码器的多输出高斯过程回归水下航行器系统辨识算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，设计可调幅锯齿形垂直舵输入信号，将可调幅锯齿形垂直舵输入信号作用于水下航行器系统，获取水下航行器的状态数据，同时划分训练集和验证集；步骤2，根据步骤1获取的水下航行器的状态数据，构造基于水下航行器动力学的自回归模型；步骤3，根据步骤2构造的自回归模型搭建深度部分自编码器，并利用训练集数据训练深度部分自编码器网络，利用深度部分自编码器网络提取的低维特征数据，构建损失函数更新深度部分自编码器的梯度；步骤4.将深度部分自编码器提取的低维特征数据作为多输出高斯过程的输入，将自回归模型的输出作为多输出高斯过程的输出，通过粒子群算法搜索多输出高斯过程的超参数，进行模型训练；步骤5：当模型训练误差达到预设精度后，模型训练完成，采用验证集数据对模型进行验证。
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百度查询： 西北工业大学 一种基于深度部分自编码器的多输出高斯过程回归水下航行器系统辨识算法
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