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根据【关键词:支持向量机,梅尔频率倒谱系数,机器学习,飞机类型识别,自编码器】搜索到相关结果 59 条
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机器学习技术在民航安全管理中的应用探析
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作者:
阙佳鸿
来源:
科技创新与应用
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
计算机视觉
机场管制
模式识别
民航安全
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描述:
文章介绍了机器学习的算法分类和应用场景,指出了我国民用航空安全系统的现状以及存在的问题。并且在此基础上探讨了机器学习的主要技术在民航安全系统中的应用。为民航安全系统信息化建设进程的进一步发展提供了包括使用模式识别实现机场管制、计算机视觉实现场面安全、气象数据预测、管制员疲劳监控和设备维修数据监测在内的诸多有价值的研究方向。
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基于机器学习的航空器进近飞行时间预测
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作者:
叶博嘉
鲍序
刘博
田勇
来源:
航空学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
空中交通管理
机器学习
特征重要度
随机森林
进近飞行时间预测
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描述:
为了准确预测航空器的落地时间,提高空管部门间的协作效率,采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发,分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因,提出了影响航空器在进近空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签,基于提出的重要特征,采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法,建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例,对4种机器学习模型进行训练、验证和测试,对模型的性能指标、特征重要性和影响因素展开分析。研究结果表明,对于航空器进近飞行时间的预测,基于随机森林的模型表现出了最高的预测性能,模型的泛化能力最好、精确度高,回归效果越显著;进场状态是影响航空器进近飞行时间的最重要因素,而进场点和进场高度特征则对结果的贡献度最大。
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光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述
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作者:
祝文韬
谢宝蓉
王琰
沈霁
朱浩文
来源:
计算机科学
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
光学遥感图像
深度学习
飞机目标检测
模板匹配
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描述:
光学遥感图像中的飞机目标检测技术已被广泛应用于城市规划、航空交通以及军事侦察领域。目前尽管已有大量研究,但仍然存在很多问题亟待解决。文中回顾了该技术研究现状,并从遥感图像目标检测思路出发,将飞机目标检测方法总结为3类,对这3类检测方法的概念和研究情况分别进行了阐述,并在此基础上进行了比较分析,重点研究了深度学习方法在该领域的研究情况并讨论了样本和数据集问题,最后讨论了飞机目标检测的关键技术难点,并对该领域的未来发展趋势做了展望。
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基于机器学习的航空器进近飞行时间预测
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作者:
叶博嘉
鲍序
刘博
田勇
来源:
航空学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
空中交通管理
机器学习
特征重要度
随机森林
进近飞行时间预测
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描述:
为了准确预测航空器的落地时间,提高空管部门间的协作效率,采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发,分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因,提出了影响航空器在进近空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签,基于提出的重要特征,采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法,建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例,对4种机器学习模型进行训练、验证和测试,对模型的性能指标、特征重要性和影响因素展开分析。研究结果表明,对于航空器进近飞行时间的预测,基于随机森林的模型表现出了最高的预测性能,模型的泛化能力最好、精确度高,回归效果越显著;进场状态是影响航空器进近飞行时间的最重要因素,而进场点和进场高度特征则对结果的贡献度最大。
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光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述
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作者:
祝文韬
谢宝蓉
王琰
沈霁
朱浩文
来源:
计算机科学
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
光学遥感图像
深度学习
飞机目标检测
模板匹配
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描述:
光学遥感图像中的飞机目标检测技术已被广泛应用于城市规划、航空交通以及军事侦察领域。目前尽管已有大量研究,但仍然存在很多问题亟待解决。文中回顾了该技术研究现状,并从遥感图像目标检测思路出发,将飞机目标检测方法总结为3类,对这3类检测方法的概念和研究情况分别进行了阐述,并在此基础上进行了比较分析,重点研究了深度学习方法在该领域的研究情况并讨论了样本和数据集问题,最后讨论了飞机目标检测的关键技术难点,并对该领域的未来发展趋势做了展望。
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物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度方法
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作者:
陆志强
胡鑫铭
朱宏伟
来源:
同济大学学报(自然科学版)
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
动态调度
机器学习
飞机移动生产线
局部前瞻搜索
支持向量数据描述
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描述:
飞机装配所需的物料种类复杂且数量巨大,其准时供给往往存在较大的不确定性.为了有效解决物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度问题,将机器学习中的支持向量数据描述技术(SVDD)与传统的调度方法相结合,提出了基于SVDD的动态调度算法.通过软件CPLEX和元启发式算法求解不同物料供给延期情形下的调度模型,并将得到的优化结果作为样本对SVDD分类模型进行离线训练.在实时调度阶段,根据SVDD模型实现作业的提前、延期或准时执行的分类.基于该分类结果,利用局部前瞻搜索算法进一步对提前和延期作业的具体开始执行时间做出决策.数值实验结果证明了所提出的算法在响应速度和求解效果上均能满足实际飞机移动生产线动态调度的需求.
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物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度方法
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作者:
陆志强
胡鑫铭
朱宏伟
来源:
同济大学学报(自然科学版)
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
动态调度
机器学习
飞机移动生产线
局部前瞻搜索
支持向量数据描述
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描述:
飞机装配所需的物料种类复杂且数量巨大,其准时供给往往存在较大的不确定性.为了有效解决物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度问题,将机器学习中的支持向量数据描述技术(SVDD)与传统的调度方法相结合,提出了基于SVDD的动态调度算法.通过软件CPLEX和元启发式算法求解不同物料供给延期情形下的调度模型,并将得到的优化结果作为样本对SVDD分类模型进行离线训练.在实时调度阶段,根据SVDD模型实现作业的提前、延期或准时执行的分类.基于该分类结果,利用局部前瞻搜索算法进一步对提前和延期作业的具体开始执行时间做出决策.数值实验结果证明了所提出的算法在响应速度和求解效果上均能满足实际飞机移动生产线动态调度的需求.
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机器学习技术在民航安全管理中的应用探析
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作者:
阙佳鸿
来源:
科技创新与应用
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
计算机视觉
机场管制
模式识别
民航安全
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描述:
文章介绍了机器学习的算法分类和应用场景,指出了我国民用航空安全系统的现状以及存在的问题。并且在此基础上探讨了机器学习的主要技术在民航安全系统中的应用。为民航安全系统信息化建设进程的进一步发展提供了包括使用模式识别实现机场管制、计算机视觉实现场面安全、气象数据预测、管制员疲劳监控和设备维修数据监测在内的诸多有价值的研究方向。
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航空器爬升与下降阶段4D航迹预测
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作者:
赵元棣
李科频
朱文心
来源:
科学技术与工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
4D航迹预测
循环神经网络
机器学习
航空运输
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描述:
准确的4D航迹预测可以在冲突探测与解脱、航迹优化和空中交通流量管理等多个领域发挥重要作用。为提高预测的准确性,提出了基于机器学习的航空器4D航迹预测方法。首先,利用爬升阶段提取研究指标,构建循环神经网络(recurrent neural network, RNN)和长短期记忆网络(long short/term memory, LSTM);其次,在下降阶段进行数据维度拓展,构建RNN、LSTM模型进行航迹预测;最后,对各个维度上的预测航迹点和实际航迹点的误差进行分析。仿真结果表明,爬升阶段模型和下降阶段模型对于航空器位置预测准确性高,展现了航迹预测模型的良好鲁棒性。
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机器学习在航空发动机排气温度预测中的应用研究
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作者:
易文川
王兴
王翔
唐庆如
来源:
舰船电子工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器学习
性能评估
排气温度
预测算法
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描述:
排气温度是优化发动机性能和排放的关键参数,目标是在预测排气温度的基础上评估四种经典机器学习回归算法,即人工神经网络、随机森林、支持向量回归和门控循环单元。燃油流量、滑油压力和转速是模型输入,所有的机器学习模型在可接受的误差范围内预测了排气温度。相互比较时,门控循环单元的预测精度最高,但它通常需要高质量的无噪声数据;随机森林的精度最低,但需要的计算资源最少;支持向量回归在耗费高计算资源的前提下保证了较好的预测精度;人工神经网络是最合适的预测算法,但它存在繁琐的超参数调整过程。结果表明,经过良好训练的机器学习模型可以准确预测航空发动机排气温度,同时也有助于优化发动机性能、排放和寿命。