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基于AHP-BP神经网络航空材料供应商选择
作者: 陶立权   杨坤   来源: 中国民航大学学报 年份: 2016 文献类型 : 期刊 关键词: 供应商  适航  AHP  BP神经网络  
描述: 根据适航规章要求,提出了航空材料供应商选择的特色指标,构建了航空材料供应商选择的AHP-BP神经网络模型,通过AHP确定各指标权重,再结合BP神经网络,从训练数据中提取隐含的知识和规律,能够方便地
航空管网络与信息安全保障的实践与思考
作者: 蔡明   来源: 中国民用航空 年份: 2016 文献类型 : 期刊 关键词: 计算机网络  信息安全保障  实践  空管  民航  技术支持系统  信息技术  信息系统  
描述: 随着网络与信息技术的不断发展,信息化程度的不断提高,网络与信息技术在各行各业的应用越来越广泛。计算机网络与信息系统也成为许多企业日益重要的技术支持系统,发挥的作用也越来越重要。但是随着互联网的全面
航空专用网络故障检测技术研究与实现
作者: 刘芸   陈伊卿   吴姣   刘鸽   来源: 电脑知识与技术 年份: 2016 文献类型 : 期刊 关键词: 航空网络  故障检测  
描述: 文章深入研究了多种航空专用网络技术,根据航空网络特点和具体应用的需求,分析总结了航空专用网络中存在的多种故障模式,并针对各种故障模式提出了适用于航空网络的切实可行的故障检测方法。该方法目前已在多个
面向航空电子系统的网络文件系统设计
作者: 段海军   陈福   冯军波   韩春阳   来源: 电子科技 年份: 2016 文献类型 : 期刊 关键词: IMA  网络文件系统  分区  
描述: 针对IMA的多个应用模块的文件共享问题,基于具有自主知识产权的机载多分区实时OS平台,提出了一种网络文件系统NFS的设计方案。文中采用网络文件锁,通过对文件的上锁和解锁,实现多个分区互斥访问文件
基于PCA-RBF神经网络航空飞行几何参数拟合
作者: 嵇艳鞠   徐鹏   赵雪娇   朱宇   关珊珊   栾卉   来源: 地球物理学报 年份: 2016 文献类型 : 期刊 关键词: 时间域航空电磁  直升机飞行  权重系数主成分分析  径向基神经网络  参数拟合  
描述: 采用地面异常线圈对直升机时域航空电磁探测系统进行标定时,发射-接收线圈姿态的变化将导致实测数据产生误差,影响标定的精度.本文基于时间域航空电磁系统,计算了发射-接收线圈姿态任意变化时异常线圈的电磁
基于拓扑势的航空复杂产品生产网络模块化
作者: 肖灵机   徐思良   汪明月   来源: 航空科学技术 年份: 2016 文献类型 : 期刊 关键词: 航空复杂产品  生产网络  拓扑势  熵权法  模块化  
描述: 复杂网络模块化是研究复杂网络拓扑结构及其行为的一个重要方法。为了研究我国航空复杂产品生产网络的现状,将拓扑势理论和熵权法相结合应用于C919生产网络的模块化中,并分析了我国航空复杂产品生产企业的现状与不足,并为我国航空企业的发展提供了一点建议。
航空电子音视频传输AVB以太网络
作者: 王彤   赵琳   何锋   来源: 电光与控制 年份: 2016 文献类型 : 期刊 关键词: 航空电子网络  音视频传输AVB  时间触发  实时性  
描述: 航空电子网络上音视频应用的需求日益剧增,对网络的带宽及服务质量都提出了更高的要求。音视频传输AVB(Audio Video Bridge)以太网络在传统以太网上提供时间同步和低延迟的音视频流服务
应用复杂网络航空维修安全信息辐射模型
作者: 汪筱阳   王瑛   朱琳   来源: 哈尔滨工业大学学报 年份: 2016 文献类型 : 期刊 关键词: 航空维修  安全信息辐射  本质安全度  NW网络  BA网络  
描述: 为减少航空维修差错率和研究安全信息在复杂网络上辐射的性质和规律,基于复杂网络的相关理论,针对航空维修安全信息在维修人员中的辐射进行研究.通过构建安全信息辐射模型,定义节点间以安全信息为媒介的辐射规则
航空加权网络抗毁性综合评估方法
作者: 张豫翔   吴明功   李野   温祥西   陈双艳   来源: 火力与指挥控制 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 网络效率   网络抗毁性   网络鲁棒性   加权网络   航空网络  
描述: 根据目前网络抗毁性研究中指标单一、网络无权等不足,针对航空网络的特点,以流量为边权,提出了一种多指标的航空网络抗毁性评估方法。基于网络吞吐量、相似权网络流量、节点相邻边权重分布分别构建了鲁棒性度量
基于深度卷积神经网络航空器检测与识别
作者: 俞汝劼   杨贞   熊惠霖   来源: 计算机应用 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   深度学习   目标检测识别   航空器检测  
描述: %的工作点上达到了79.2%的精确率,分类网络的实时性达到平均每张0.972 s,Top-1错误率为13%。所提框架在军用机场大尺寸卫星图像中航空器检测识别的具体应用问题上提出了新的解决思路,同时保证了实时性和算法精度。
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