基于BL-Apriori的民航机务风险关联规则分析

作者： 刘伟伟     王华伟     侯召国   来源： 中国安全生产科学技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 关联规则挖掘   逻辑运算   Apriori   民航机务维修   数据挖掘  

描述： 为了解决机务维修领域风险分析过程中文本数据挖掘不充分问题，提出1种基于二进制逻辑“与”运算改进的Apriori关联规则挖掘方法，采集到飞机维修企业2012—2021年机务维修领域不安全事件报告，最终

基于稀疏降噪自编码神经网络的通用航空风险预测

作者： 于思璇   王华伟   来源： 系统工程与电子技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 稀疏自编码   事故征候   风险预测   降噪  

描述： 神经网络的通用航空风险预测方法,稀疏降噪自编码模型(sparse de-noising auto-encoder,SDAE)可以学习相对稀疏简明的数据特征,更好地表达输入数据。利用收集到从2012年1月至

基于稀疏降噪自编码神经网络的通用航空风险预测

作者： 于思璇   王华伟   来源： 系统工程与电子技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 稀疏自编码   事故征候   风险预测   降噪  

描述： 神经网络的通用航空风险预测方法,稀疏降噪自编码模型(sparse de-noising auto-encoder,SDAE)可以学习相对稀疏简明的数据特征,更好地表达输入数据。利用收集到从2012年1月至

基于稀疏降噪自编码神经网络的通用航空风险预测

作者： 于思璇   王华伟   来源： 系统工程与电子技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 稀疏自编码   事故征候   风险预测   降噪  

描述： 神经网络的通用航空风险预测方法,稀疏降噪自编码模型(sparse de-noising auto-encoder,SDAE)可以学习相对稀疏简明的数据特征,更好地表达输入数据。利用收集到从2012年1月至

基于稀疏降噪自编码神经网络的通用航空风险预测

作者： 于思璇   王华伟   来源： 系统工程与电子技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 稀疏自编码   事故征候   风险预测   降噪  

描述： 神经网络的通用航空风险预测方法,稀疏降噪自编码模型(sparse de-noising auto-encoder,SDAE)可以学习相对稀疏简明的数据特征,更好地表达输入数据。利用收集到从2012年1月至

航空事故人为因素多模型集成分析与控制策略

作者： 徐璇   王华伟   王祥   来源： 航空计算技术 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空事故　　人为因素　　FTA　　HFACS　　关联危害性分析  

描述： 人为因素是现代航空事故最主要的致因因素,分析航空事故中人为因素的特点,进一步提出预防措施,有利于提高飞行安全水平,实现本质安全。提出多模型集成的航空事故人为因素分析与控制流程,将事故树分析方法(FTA)和人因分析及分类系统(HFACS)相结合,寻找事故的直接原因和深层次原因,全面识别航空事故中的人为因素、事故机理及事故演化过程;运用定量方法找出关键因素,针对性地提出避免由人为因素导致航空事故的策略;根据关联危害性分析法,挖掘事故的潜在不安全因素,实现主动的事故预防。

基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测

作者： 车畅畅   王华伟   倪晓梅   付强   来源： 航空计算技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   时间序列预测   性能退化分析   GRU神经网络   剩余寿命预测  

描述： 针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进GRU(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型。模型具有多层的GRU神经网络,将多状态参数输入到第一层GRU进行性能退化分析得到性能指标;利用剩下的GRU层对性能指标进行时间序列预测;在得到性能指标预测的基础上,通过设定阈值得到最终的剩余寿命预测结果。通过实验验证证明:与传统的时间序列预测模型相比,改进GRU模型解决了传统GRU模型在处理多状态参数时的重复建模问题,并且有更高的剩余寿命预测准确率和更强的抗干扰能力。

基于GSP仿真和SDAE的航空发动机故障诊断

作者： 车畅畅   王华伟   倪晓梅   蔺瑞管   来源： 航空发动机 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 燃气涡轮发动机性能仿真软件   航空发动机   故障诊断   堆栈降噪自编码器  

描述： （DBN）、人工神经网络（ANN）以及经典机器学习方法支持向量机（SVM）相比，SDAE的故障分类正确率分别提高了0.8%、6.9%和10.1%。

基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测

作者： 车畅畅   王华伟   倪晓梅   付强   来源： 航空计算技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   时间序列预测   性能退化分析   GRU神经网络   剩余寿命预测  

描述： 针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进GRU(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型。模型具有多层的GRU神经网络,将多状态参数输入到第一层GRU进行性能退化分析得到性能指标;利用剩下的GRU层对性能指标进行时间序列预测;在得到性能指标预测的基础上,通过设定阈值得到最终的剩余寿命预测结果。通过实验验证证明:与传统的时间序列预测模型相比,改进GRU模型解决了传统GRU模型在处理多状态参数时的重复建模问题,并且有更高的剩余寿命预测准确率和更强的抗干扰能力。

基于GSP仿真和SDAE的航空发动机故障诊断

作者： 车畅畅   王华伟   倪晓梅   蔺瑞管   来源： 航空发动机 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 燃气涡轮发动机性能仿真软件   航空发动机   故障诊断   堆栈降噪自编码器  

描述： （DBN）、人工神经网络（ANN）以及经典机器学习方法支持向量机（SVM）相比，SDAE的故障分类正确率分别提高了0.8%、6.9%和10.1%。