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根据【关键词:支持向量机,机动动作识别,特征提取,无监督学习,正则化自动编码器】搜索到相关结果 164 条
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基于自动编码器和支持向量机的飞机机动智能识别方法
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作者:
岳龙飞
杨任农
杨文达
左家亮
刘会亮
许凌凯
来源:
兵器装备工程学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
机动动作识别
特征提取
无监督学习
正则化自动编码器
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描述:
飞机机动动作识别是空战意图识别和智能决策的基础。针对传统机动动作识别方法存在的高维数据分析和特征提取能力不足、识别准确率不高的问题,考虑到机动数据的高维性、时序性的特点,提出基于正则化自动编码器
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基于动态时间规划和支持向量机的飞机机动动作识别方法
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作者:
王志刚
杨宁
米禹丰
来源:
飞机设计
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
机动动作识别
机动动作分析
动态时间规划
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描述:
,最后使用真实的飞行数据对所设计的机动动作识别方法进行了试验。结果表明,基于动态时间规划和支持向量机方法的动作识别结果准确率高、计算速度快,且数据解耦性强,具有很好的工程应用前景。
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基于动态时间规划和支持向量机的飞机机动动作识别方法
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作者:
王志刚
杨宁
米禹丰
来源:
飞机设计
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
机动动作识别
机动动作分析
动态时间规划
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描述:
,最后使用真实的飞行数据对所设计的机动动作识别方法进行了试验。结果表明,基于动态时间规划和支持向量机方法的动作识别结果准确率高、计算速度快,且数据解耦性强,具有很好的工程应用前景。
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航空电子设备故障预测特征参数提取方法研究
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作者:
陈华坤
章卫国
史静平
何启志
占正勇
来源:
西北工业大学学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
故障预测和健康管理
维数估计
支持向量机
特征提取
综合模块化航电系统
极大似法
DC变换器
降噪自编码神经网络
DC
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描述:
故障特征提取是航空电子设备故障预测的关键技术,对于少量测试点的电子设备可以采用小波变换、傅里叶变换、经验模态分解等方法提取故障特征,但是由于航空电子设备属于大规模集成电路,测试点比较多,采用上述方法
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航空电子设备故障预测特征参数提取方法研究
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作者:
陈华坤
章卫国
史静平
何启志
占正勇
来源:
西北工业大学学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
故障预测和健康管理
维数估计
支持向量机
特征提取
综合模块化航电系统
极大似法
DC变换器
降噪自编码神经网络
DC
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描述:
故障特征提取是航空电子设备故障预测的关键技术,对于少量测试点的电子设备可以采用小波变换、傅里叶变换、经验模态分解等方法提取故障特征,但是由于航空电子设备属于大规模集成电路,测试点比较多,采用上述方法
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基于支持向量机的“一带一路”航空网络的链路预测
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作者:
侯泽林
姚红光
戚莹
来源:
物流科技
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
一带一路
链路预测
航空网络
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描述:
链路预测可以探寻“一带一路”航空网络中的链接偏好,为“一带一路”航空网络提供一定的理论依据。文章选取8个网络结构相似性指标,基于支持向量机分类算法从国家和机场两个层面对“一带一路”沿线航空网络进行
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基于支持向量机的“一带一路”航空网络的链路预测
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作者:
侯泽林
姚红光
戚莹
来源:
物流科技
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
一带一路
链路预测
航空网络
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描述:
链路预测可以探寻“一带一路”航空网络中的链接偏好,为“一带一路”航空网络提供一定的理论依据。文章选取8个网络结构相似性指标,基于支持向量机分类算法从国家和机场两个层面对“一带一路”沿线航空网络进行
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基于相关向量机的SAR图像飞机目标分类方法研究
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作者:
张维坤
叶伟
李国靖
来源:
电子测量技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
相关向量机
飞机目标
SAR图像
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描述:
、分类时间、泛化能力和鲁棒性方面全面考察其性能。与支持向量机(SVM)相比,相关向量机没有多余的参数调整,核函数不需要满足Mercer条件,可以获得更多的稀疏模型。仿真结果表明,在对3种类型的飞机仿真目标进行分类的情况下,使用RVM方法总体分类性能略高于SVM。
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基于支持向量机的飞机重着陆预测模型
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作者:
常文兵
张佳宁
周晟瀚
来源:
飞机设计
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
重着陆
飞参数据
预测模型
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描述:
研究以建立一种重着陆预测模型为目的,筛选飞机着陆过程中部分飞参数据,有针对性地提出一套飞参数据处理与分析方法,基于处理后的飞参数据建立一种支持向量机的重着陆预测模型,通过特征选取与参数优化,对
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基于多维特征量的航空串联故障电弧检测
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作者:
崔芮华
王绍敏
来源:
科学技术与工程
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
粒子群优化
多维特征量
航空故障电弧
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描述:
的线性负载线路电流进行数据采集。根据电弧电流的特点,提出了一种融合波形畸变特征、间谐波特征和能量分布不确定性特征的多维特征量检测方法。引入支持向量机和粒子群优化算法进行参数寻优,用训练得到的分类模型对测试集进行分类预测。结果表明,该串联故障电弧分类模型最高分类准确率可达到98.83%。