基于机器学习的航空公司客户价值自动识别模型研究

作者： 覃玉冰   来源： 湘潭大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 主成分分析   机器学习   BP神经网络   客户价值   k   Means聚类  

描述： 基于机器学习的航空公司客户价值自动识别模型研究

基于改进果蝇算法优化的GRNN航空发动机排气温度预测模型

作者： 皮骏   马圣   张奇奇   王力平   崔东泽   来源： 航空动力学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   排气温度   广义回归神经网络   改进的果蝇算法   温度预测  

描述： 利用广义回归神经网络(GRNN)良好的非线性映射能力,对航空发动机排气温度(EGT)进行预测。由于GRNN的预测性能受宽度系数的影响,因此采用改进的果蝇算法优化广义回归神经网络(IFOAGRNN),并用优化后的GRNN对航空发动机的EGT进行预测。以某发动机为案例,选取相关参数作为预测模型的输入变量,EGT作为预测模型的输出变量。在相同的样本分配下,将FOA-GRNN(fruit fly optimization algorithm to optimize GRNN)、GRNN、自回归预测模型和优化的支持向量回归机作为对比算法。分析结果表明:IFOA-GRNN的收敛精度高于FOA-GRNN;IFOA-GRNN对EGT预测的平均相对误差为2.47%、拟合优度为0.850 6,其预测效果均优于其他对比算法;同时,IFOA-GRNN对噪声的敏感性也低于其他对比算法。

飞机发动机风扇叶片压力面清洗控制研究

作者： 代玉行   来源： 中国民航大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 超声波清洗   参数优化   广义回归神经网络   飞机发动机风扇叶片压力面   模糊PID控制  

描述： 飞机发动机风扇叶片压力面清洗控制研究

基于多模生理电信号的飞行员工作负荷综合评估研究

作者： 何金松   来源： 南京航空航天大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 多模特征融合   主成分分析   支持向量机   工作负荷评估   生理信号  

描述： 基于多模生理电信号的飞行员工作负荷综合评估研究

航空用7XXX铝合金扁铸锭质量控制与评价

作者： 吴欣凤   来源： 2019年中国铝加工产业年度大会暨中国（邹平）铝加工产业发展高峰论坛 年份： 2019 文献类型 ： 会议论文 关键词： 扁铸锭   铝合金  

描述： 航空用7XXX铝合金扁铸锭质量控制与评价

基于改进的神经网络对航空发动机故障率预测研究

作者： 薛永亮   陈振林   来源： 计算机测量与控制 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： BP神经网络   预测   故障率  

描述： 以某俄式发动机为研究对象,根据该发动机故障分布,使用优化后的BP神经网络对该故障率模拟;针对BP神经网络可能陷入局部极小值点的问题,在激励函数中加入模糊参数;与原网络相比,在不同学习速率的条件下,优化后的BP神经网络预测结果与实际故障率更为拟合,预测结果更为准确;该模型对于该型号发动机的故障预测具有一定参考意义。

基于多种预测的飞机故障率预测

作者： 王常衡   罗钦   卢曼   李嘉伟   来源： 计算机产品与流通 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 灰色预测   BP神经网络   飞机故障率  

描述： 本文使用BP神经网络和灰色预测对主要燃料系统故障率进行预测,并对两种方法的预测结果进行分析对比。

基于改进的神经网络对航空发动机故障率预测研究

作者： 薛永亮   陈振林   来源： 计算机测量与控制 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： BP神经网络   预测   故障率  

描述： 以某俄式发动机为研究对象,根据该发动机故障分布,使用优化后的BP神经网络对该故障率模拟;针对BP神经网络可能陷入局部极小值点的问题,在激励函数中加入模糊参数;与原网络相比,在不同学习速率的条件下,优化后的BP神经网络预测结果与实际故障率更为拟合,预测结果更为准确;该模型对于该型号发动机的故障预测具有一定参考意义。

基于BP神经网络的飞机目标识别算法

作者： 夏海琴   彭章友   来源： 电子测量技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 小波变换   RCS   BP神经网络   飞机目标识别  

描述： 针对飞机目标识别中模板匹配等方法存在的识别率低的问题,提出一种基于多层BP神经网络的飞机目标识别算法。该算法首先利用CST电磁仿真软件精确仿真目标的全空域RCS数据,根据飞行的航迹获取动态RCS时间序列。其次,计算目标动态RCS时间序列的均值、极大值等统计特性以及对目标动态RCS时间序列进行多尺度小波分解和重构,计算每层近似信号重构能量和细节信号重构能量,之后提取目标RCS的时频特征。最后,构建多层BP神经网络模型来识别3种类型的目标。仿真结果表明,该目标识别算法能够有效的识别3种不同类型的飞机目标,识别率达到了90%。

基于BP-RBF神经网络的飞机舵机电液伺服加载系统研究

作者： 刘志伟   来源： 科技与创新 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机舵机电液伺服加载系统   RBF神经网络   多余力   BP神经网络  

描述： 飞机舵机电液伺服加载系统中存在多余力的干扰会影响系统加载的精确度,因此,为加载系统建模,建立整个电液伺服加载系统的非线性模型。在BP神经网络的PID控制器基础上加入了RBF神经网络,构成复合控制器,通过RBF神经网络的辨识,神经网络PID控制器控制精度高、效果好,参数实现了自整定,提高了非线性系统的控制精度,同时,也提高了加载精度,有效抑制了多余力。