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- 基于改进图卷积神经网络的航空行李特征感知
- 作者： 邢志伟 朱书杰 李彪 来源： 浙江大学学报(工学版) 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 行李特征感知 三维点云 自注意力机制 航空运输 图卷积神经网络
- 描述： 针对航空行李自动化码放处理需求下构型特征感知能力不足的问题，设计以PointNet++为基准，融入图卷积神经网络和自注意力机制的航空行李特征感知网络模型.在骨干网络的特征抽象层中引入局部空间注意力模块，提取航空行李点云中相邻点的关联空间结构特征，感知区域特征空间的内在联系.通过全局特征聚合模块学习行李点云局部特征间的相关性，自适应聚合航空行李局部特征，形成点云全局上下文信息.利用循环最大池化层回收特征降维中丢弃点的特征，在多个层次上收集航空行李的特征信息，在减少信息冗余的同时，保留强度鲜明的局部、全局特征激活.实验结果表明，航空行李分类的平均精度和整体精度分别为94.68%和96.32%，比PointNet++分别提高了6.53%和5.07%.该网络模型的航空行李特征感知性能优于现有的其他智能算法，能够为航空行李码放空间优化及控制提供准确、可靠、有效的输入.
- 飞机地面除冰保障过程动态预测
- 作者： 李彪 邢志伟 王立文 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 时空关联动态贝叶斯网 地面除冰保障过程 核注意力机制 航空运输 动态预测
- 描述： 针对冰雪气象下除冰保障过程的精细化管理及预测精度低下的问题，提出了一种基于时空关联动态贝叶斯网络的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。在系统性分析除冰保障过程的基础上，设计了面向离港除冰队列的时空关联节点判别方法，基于K最近邻算法简化关联节点并构建了变结构动态贝叶斯网络模型。基于核注意力机制的除冰保障节点先验概率密度估计方法，结合条件概率更新结果构建了面向不同状态的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。实验结果表明：所提方法在考虑除冰保障演化不确定性的基础上实现了各节点的动态预测，平均绝对误差为2.34 min，整体精度相比静态贝叶斯网络方法最大提升8.66%，为地面除冰运行战术组织及决策控制提供了有效依据。