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- 民航飞行员情景意识理解偏差影响因素分析
- 作者： 李秀易 张荣昊 陈曦 来源： 中国民航飞行学院学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 贝叶斯网络 民航飞行员 影响因素 情景意识
- 描述： 本文通过对民航典型事故案例的分析，运用贝叶斯理论构建网络图，研究机组成员情景意识的影响因素。从情景意识理解层面入手归纳整理资料，构建贝叶斯网络模型。分析侧重于理解偏差的典型案例，对案例中的影响因素
- 民航飞行员情景意识理解偏差影响因素分析
- 作者： 李秀易 张荣昊 陈曦 来源： 中国民航飞行学院学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 贝叶斯网络 民航飞行员 影响因素 情景意识
- 描述： 本文通过对民航典型事故案例的分析，运用贝叶斯理论构建网络图，研究机组成员情景意识的影响因素。从情景意识理解层面入手归纳整理资料，构建贝叶斯网络模型。分析侧重于理解偏差的典型案例，对案例中的影响因素
- 数字化背景下创新绩效提升的组态路径研究——以航空装备制造企业为例
- 作者： 熊曼辰 宋书也 曹学晨 来源： 中国集体经济 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 创新绩效 数字创新生态系统 装备制造企业 创新驱动要素 QCA
- 描述： 文章从数字创新生态系统出发，以中国A股上市航空装备制造企业为样本，采用模糊集定性比较分析的方法，找出航空装备制造企业取得高水平企业创新绩效的组态路径。企业研发投入是取得高水平创新绩效的关键，政府财政补贴和产学研合为企业取得高创新绩效提供外部支撑，数字化发展水平是实现其他创新驱动要素协同的有效路径。
- 数字化背景下创新绩效提升的组态路径研究——以航空装备制造企业为例
- 作者： 熊曼辰 宋书也 曹学晨 来源： 中国集体经济 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 创新绩效 数字创新生态系统 装备制造企业 创新驱动要素 QCA
- 描述： 文章从数字创新生态系统出发，以中国A股上市航空装备制造企业为样本，采用模糊集定性比较分析的方法，找出航空装备制造企业取得高水平企业创新绩效的组态路径。企业研发投入是取得高水平创新绩效的关键，政府财政补贴和产学研合为企业取得高创新绩效提供外部支撑，数字化发展水平是实现其他创新驱动要素协同的有效路径。
- 基于RS-CART决策树的航空发动机小样本故障诊断
- 作者： 庞梦洋 索中英 郑万泽 徐宇恒 包壮壮 黄林 来源： 航空动力学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 分类与回归树 GINI系数 故障诊断 属性约简 规则提取
- 描述： 针对CART(classification and regression tree)分类决策树构建过程中由于小样本集特征维数高及噪声等造成的过拟合问题,在CART决策树算法训练过程中引入基于互信息的粗糙集(rough sets,RS)属性约简,考虑信息熵与基尼(GINI)系数刻画样本集"纯净度"的相似关系,对历史故障数据进行属性约简,降低属性维度以优化训练集,在此基础上构建分类决策树,可视化输出规则。实验结果表明:将改进的CART决策树算法应用于某型航空发动机油液故障诊断,提取的规则可解释性强,能够减小冗余属性及噪声对决策的影响,与常用故障诊断算法相比,该模型的诊断准确率提升20%左右,AUC(area under curve)值高达92%,可以有效处理高维离散型航空发动机小样本故障问题。
- 基于RS-CART决策树的航空发动机小样本故障诊断
- 作者： 庞梦洋 索中英 郑万泽 徐宇恒 包壮壮 黄林 来源： 航空动力学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 分类与回归树 GINI系数 故障诊断 属性约简 规则提取
- 描述： 针对CART(classification and regression tree)分类决策树构建过程中由于小样本集特征维数高及噪声等造成的过拟合问题,在CART决策树算法训练过程中引入基于互信息的粗糙集(rough sets,RS)属性约简,考虑信息熵与基尼(GINI)系数刻画样本集"纯净度"的相似关系,对历史故障数据进行属性约简,降低属性维度以优化训练集,在此基础上构建分类决策树,可视化输出规则。实验结果表明:将改进的CART决策树算法应用于某型航空发动机油液故障诊断,提取的规则可解释性强,能够减小冗余属性及噪声对决策的影响,与常用故障诊断算法相比,该模型的诊断准确率提升20%左右,AUC(area under curve)值高达92%,可以有效处理高维离散型航空发动机小样本故障问题。
- 基于RS-CART决策树的航空发动机小样本故障诊断
- 作者： 庞梦洋 索中英 郑万泽 徐宇恒 包壮壮 黄林 来源： 航空动力学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 分类与回归树 GINI系数 故障诊断 属性约简 规则提取
- 描述： 针对CART(classification and regression tree)分类决策树构建过程中由于小样本集特征维数高及噪声等造成的过拟合问题,在CART决策树算法训练过程中引入基于互信息的粗糙集(rough sets,RS)属性约简,考虑信息熵与基尼(GINI)系数刻画样本集"纯净度"的相似关系,对历史故障数据进行属性约简,降低属性维度以优化训练集,在此基础上构建分类决策树,可视化输出规则。实验结果表明:将改进的CART决策树算法应用于某型航空发动机油液故障诊断,提取的规则可解释性强,能够减小冗余属性及噪声对决策的影响,与常用故障诊断算法相比,该模型的诊断准确率提升20%左右,AUC(area under curve)值高达92%,可以有效处理高维离散型航空发动机小样本故障问题。
- 基于RS-CART决策树的航空发动机小样本故障诊断
- 作者： 庞梦洋 索中英 郑万泽 徐宇恒 包壮壮 黄林 来源： 航空动力学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 分类与回归树 GINI系数 故障诊断 属性约简 规则提取
- 描述： 针对CART(classification and regression tree)分类决策树构建过程中由于小样本集特征维数高及噪声等造成的过拟合问题,在CART决策树算法训练过程中引入基于互信息的粗糙集(rough sets,RS)属性约简,考虑信息熵与基尼(GINI)系数刻画样本集"纯净度"的相似关系,对历史故障数据进行属性约简,降低属性维度以优化训练集,在此基础上构建分类决策树,可视化输出规则。实验结果表明:将改进的CART决策树算法应用于某型航空发动机油液故障诊断,提取的规则可解释性强,能够减小冗余属性及噪声对决策的影响,与常用故障诊断算法相比,该模型的诊断准确率提升20%左右,AUC(area under curve)值高达92%,可以有效处理高维离散型航空发动机小样本故障问题。