[發明專利]一種海底趨勢面的動態LS-SVM構建方法

有效

• 申請號: 202110330350.4
• 申請日: 2021-03-29
• 公開（公告）號: CN113051825B
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 黃賢源;吳太旗;黃辰虎;鄧凱亮;陳欣;劉玉紅;范龍;董斌
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍92859部隊
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F30/10;G06K9/62
• 代理公司: 天津盛理知識產權代理有限公司 12209
• 代理人: 王利文

1.一種海底趨勢面的動態LS-SVM構建方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1、利用已建好的海底趨勢面模型，根據海底地形的變化情況，對模型內數據進行區域劃分，并對劃分區域內的測深數據進行優化；

步驟2、計算Lagrange乘子a初始值和常值偏差b初始值公式；

步驟3、向劃分好的區域內增加m個測深訓練樣本數據{(x_n+j,y_n+j),L_n+j},j＝1,2,…,m，并計算增加測深訓練樣本后的的表達式，n為樣本總數；

步驟4、劃分好的區域內增加m個測深訓練樣本數據后再刪減m個測深訓練樣本數據，并計算相對應的的表達式，所述用于求解海底趨勢面函數；

步驟5、利用計算得到的更新Lagrange乘子a和常值偏差b得到新的海底趨勢面函數模型，并利用新的海底趨勢面函數模型構建動態海底趨勢面。

2.根據權利要求1所述的一種海底趨勢面的動態LS-SVM構建方法，其特征在于：所述步驟1中的測深數據優化方法為，對每一個劃分區域內的測深數據進行格網化，得到網格節點，且節點與節點的間距保證海底地形的變化具有連續性，否則做進一步細分，然后將每一個劃分區域內的測深數據劃分為測深訓練樣本和測試測深訓練樣本，選取有效的測深訓練樣本并選擇適合海底地形變化的核函數。

3.根據權利要求1所述的一種海底趨勢面的動態LS-SVM構建方法，其特征在于：所述步驟2的具體實現方法為：

設選取的測深訓練樣本為{(x_i,y_i),L_i},(i＝1,2,···,n),n為樣本總數，將測深點平面坐標(x_i,y_i)作為LS-SVM算法的輸入信息；測深值L_i作為輸出值，最優趨勢面模型函數的優化目標和約束條件分別為：

式中，非線性映射為測深點平面坐標函數，ω為權向量，b為實常數；ξ_i為誤差變量；C為懲罰因子；

引入拉格朗日函數F求解上式的優化問題：

式中，a_i為Lagrange乘子，稱對應于a_i≠0的樣本點為支持向量，根據KKT優化條件且核函數定義為得到如下線性方程組：

記，I_n＝[1 1…1]T，求解得到Lagrange乘子a和常值偏差b的計算表達式：

4.根據權利要求3所述的一種海底趨勢面的動態LS-SVM構建方法，其特征在于：所述步驟3中增加m個樣本后，對應的Q_n+m的表達式為其中：K_n+m＝K((x_n+j,y_n+j),(x_i,y_i)),(j＝1,…,m),(i＝1,…,n+j-1)；

由矩陣求逆引理得到的表達式為：

其中：