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面向非平稳小样本数据的区域可信混合专家代理建模方法
编号：66
稿件编号：237 访问权限：仅限参会人
更新：2026-07-31 13:38:28 浏览：8次
口头报告
报告开始：2026年08月08日 18:30 （Asia/Shanghai）
报告时间：10min
所在会议：[P] 分论坛 » [P3] 分论坛三 试验数字化与体系试验
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摘要
复杂装备试验样本少且空间分布不均，全局误差较低的代理模型仍可能在局部支撑不足或模型分歧较大区域失效。为此，提出区域可信混合专家代理建模方法，以局部支撑度、模型分歧和区
间宽度三类无标签信号划分区域，并基于训练集内部交叉验证残差构建区域可信度表，预测时为测试点选择区域内经验最优代理。六组公开基准和某型无人机仿真数据实验表明，三类信号均能识别局部高误差区域，所提方法在两类数据上保持前列且无明显短板，可为小样本工程代理选择提供可追溯依据。
间宽度三类无标签信号划分区域，并基于训练集内部交叉验证残差构建区域可信度表，预测时为测试点选择区域内经验最优代理。六组公开基准和某型无人机仿真数据实验表明，三类信号均能识别局部高误差区域，所提方法在两类数据上保持前列且无明显短板，可为小样本工程代理选择提供可追溯依据。
关键字
小样本表格回归,混合专家代理,区域可信度,不确定性量化
报告人
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