大型航空企业关键人才配置研究

作者： 张秀平   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 优化配置   神经网络   关键人才  

描述： 问卷设计，在企业内部实施关键人才的全面调查(样本量约为1400)，以获取企业各类关键人才的基础数据，并初步遴选出企业各类生产厂、职能科室拥有的各类关键人才样本；利用 SPSS等数理统计分析工具，在建

大型航空企业关键人才配置研究

作者： 张秀平   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 优化配置   神经网络   关键人才  

描述： 问卷设计，在企业内部实施关键人才的全面调查(样本量约为1400)，以获取企业各类关键人才的基础数据，并初步遴选出企业各类生产厂、职能科室拥有的各类关键人才样本；利用 SPSS等数理统计分析工具，在建

面向航空产品失效分析的领域知识获取方法研究

作者： 刘学宁   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 失效分析   文本挖掘   神经网络   知识获取   知识获取系统  

描述： ，进而辅助领域专家完成轻量级领域本体库的构建和完善；针对向量空间模型，使用文本聚类与LSI-SVD相结合的方法对文本知识进行类别分析，获取领域分类知识；针对层次逻辑结构模型，设计合理的神经网络

航空部件特性分析智能决策方法研究

作者： 王桢   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 数据包络分析   专家系统   智能决策系统   网络分析法   神经网络  

描述： 实时性要求较高的生产环境中应用的不足之处，提出了将网络分析法与专家系统和神经网络相结合的智能决策系统。其中，专家系统根据决策过程中的关键因素管理模型，并在决策过程中实施模型调度；神经网络根据专家系统

航空直流起动发电机状态监控与故障诊断技术的研究

作者： 仇越   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 参数估计   频谱分析   神经网络   电机   故障检测与诊断  

描述： 本论文对航空起动发电机进行了故障检测与诊断技术的研究。综合使用了基于数学模型的参数估计法、不依赖于数学模型的信号分析法和神经网络的方法，将上述理论和方法应用于航空起动发电机的故障检测与诊断中。首先

面向航空产品失效分析的领域知识获取方法研究

作者： 刘学宁   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 失效分析   文本挖掘   神经网络   知识获取   知识获取系统  

描述： ，进而辅助领域专家完成轻量级领域本体库的构建和完善；针对向量空间模型，使用文本聚类与LSI-SVD相结合的方法对文本知识进行类别分析，获取领域分类知识；针对层次逻辑结构模型，设计合理的神经网络

航空部件特性分析智能决策方法研究

作者： 王桢   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 数据包络分析   专家系统   智能决策系统   网络分析法   神经网络  

描述： 实时性要求较高的生产环境中应用的不足之处，提出了将网络分析法与专家系统和神经网络相结合的智能决策系统。其中，专家系统根据决策过程中的关键因素管理模型，并在决策过程中实施模型调度；神经网络根据专家系统

航空直流起动发电机状态监控与故障诊断技术的研究

作者： 仇越   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 参数估计   频谱分析   神经网络   电机   故障检测与诊断  

描述： 本论文对航空起动发电机进行了故障检测与诊断技术的研究。综合使用了基于数学模型的参数估计法、不依赖于数学模型的信号分析法和神经网络的方法，将上述理论和方法应用于航空起动发电机的故障检测与诊断中。首先

航空编队飞行中的智能优化控制技术

作者： Ahmed   Mokhtar   Eldamarawy   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 输出反馈控制   遗传算法   智能优化控制   自适应飞行控制   神经网络   编队飞行  

描述： 了一种自适应智能编队飞行控制器，其中包括：坐标变换、计算和应用于所设计的编队控制器中的智能监控技术。这种已使用的新型智能监控技术采用遗传算法和神经网络为主要技术工具。事实上，编队飞行控制器的目标是在

航空发动机故障预报及状态监控关键技术研究

作者： 孙颖洁   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 特征提取   信息融合   发动机   故障预报   神经网络   OSA   CBM  

描述： ；通过新算法与现有算法的不同方面的性能比较，证实了新算法的优越性；并将新算法应用于发动机典型故障数据的故障征兆提取；本文将神经网络技术应用于故障预报的研究，仿真了各种网络对于函数逼近和模式识别的性能