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时间域航空电磁数据变维数贝叶斯反演
作者: 高宗慧   殷长春   齐彦福   张博   任秀艳   卢永超   来源: Applied Geophysics 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 贝叶斯反演   时间域航空电磁   加权系数   反褶积   变维数  
描述: 为改善反演效果,获得全局最小解,减小反演结果对初始模型的依赖程度,本文将变维数贝叶斯反演应用于时间域航空电磁数据反演。变维数贝叶斯反演方法在贝叶斯方法基础上利用可逆跳跃马尔科夫链蒙特卡洛方法
民航绿色云数据中心PUE控制
作者: 杨健   王尧   来源: 电子测试 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: PUE   民航   云数据中心   绿色  
描述: 绿色是新一代云数据中心建设的趋势和要求,设计时考虑越细致,节能减排优化得越好,运维成本就越低。在"绿色设计和绿色运维"方面还有很多事情可以做,只要我们开始绿色的思考,并切实开始绿色的行动,就能
地空数据链在民航的应用与发展探讨
作者: 袁懿   来源: 科技与创新 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 民航   数据链   空中交通服务   地空通信  
描述: 社会经济的飞速发展促进了我国民航的迅猛发展,在国际民航较新的导航、通信、监控以及在高空中的交通管理(ATM)运输中,这些技术运作是以创建一个新型的航空电信网(ATN)为基础,需要重点开发地空数据
面向任务的航空数据链动态组网策略
作者: 张步硕   吕娜   陈柯帆   梁晓龙   刘创   曹芳波   来源: 火力与指挥控制 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 智能体   组网策略   航空数据链网络   面向任务   体系结构  
描述: 针对现有航空数据链网络对实际任务需求耦合不紧密的问题,结合未来航空作战集群化、智能化的特点,设计了面向任务的智能化航空数据链网络体系结构。描述了面向任务的智能化航空数据链网络信息类型与信息处理传递
浅析大数据在民航安全管理中的应用及展望
作者: 吴磊   刘南男   肖承东   来源: 民航管理 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 数据仓库   民航安全   大数据   飞行品质监控  
描述: 随着民航业的快速发展以及工业技术的进步,使得民航运输业已成为数据密集型产业,传统的安全管理手段和技术将面临巨大的挑战,甚至将逐渐不能适应外部环境的快速变化。大数据时代的来临,给我们的生产生活带来
数据分析助力飞机健康管理
作者: 赵红华   钱锋   韩晓冬   陈亮   刘云   卓海波   来源: 民航管理 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 大数据分析   机队规模   飞机健康管理   预测性维修   AHM   维修数据   飞机空调系统   引气系统   航空公司   诊断性  
描述: 缺乏连续性,在故障诊断和预防性维修方面的应用受到制约。目前国内三大航空公司,机队规模都在600架以上,每天航班量都超过2500班,每个航班的QAR数据都在80M以上,平均每天生成超过1T的QAR数据。这些海
民航地空数据链系统传输机制的研究
作者: 姚丹   来源: 数字通信世界 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 地空数据链   ACARS   消息传输机制   消息结构  
描述: 地空数据链系统作为当前民航通信的关键技术,全面应用于民航系统。本课题围绕地空数据链ACARS系统,依据系统ARINC 618、ARINC 620协议,主要研究了ACARS系统构成、各部分作用及工作
民用飞机音频数据采集模块的设计与测试
作者: 杨启帆   李碧涵   朱恩亮   来源: 信息通信 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 快速存取驾驶舱语音记录器   总谐波失真   I.MX6Q   频率响应   通道串扰  
描述: ,论文从总体硬件设计方案出发,按照各功能电路划分,详细描述了处理器供电时序和音频接口设计;其次,通过搭建测试环境,完成了音频数据采集模块的测试;测试结果符合ED-112A规定,完全满足驾驶舱语音记录功能要求,为民航飞行安全提供技术支持手段。
航空制造企业工艺数据管理研究
作者: 徐伟   王永鹏   李昆   石晓飞   来源: 新技术新工艺 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: BOM   工艺数据   结构化  
描述: 以航空制造企业为背景,以传统工艺数据管理所带来的问题为牵引,采用面向对象的思想,对工艺数据进行分类分层并结构化。研究适应航空制造企业的工艺数据管理方式,通过工艺数据管理的整体规划,并以工艺数据
基于大数据的航空客户价值分析
作者: 姜朋   李挺   来源: 民航学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 客户分群   LRFMC   Mahout   大数据  
描述: HiveQL对数据进行清洗、规约、转换,继而使用大数据挖掘工具Mahout对数据进行聚类分析和结果评估,最后在K-means算法的基础上提出了多种优化的手段,从而提升聚类质量以达到理想的分群效果。
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