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根据【关键词:文本挖掘,特征提取,航空情报,词频分析,语料库】搜索到相关结果 26 条
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民航飞行手册英汉双语平行语料库的设计与构建
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作者:
易阳
徐颖
来源:
海外英语
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
民航飞行手册
设计思路
构建过程
语料库
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描述:
针对民航专用语料库的构建相对空白这一事实,该文指出建设语料库的意义,详细阐述了民航飞行手册英汉双语平行语料库的设计思路和构建过程:设计横向与纵向双向语料采集原则、适合飞行手册的对齐与降噪原则等,探讨
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飞行手册英汉双语平行语料库应用研究——以中国民航飞行学员英语学习为例
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作者:
贺思扬
吴铭铭
廖希睿
来源:
海外英语
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
飞行手册
飞行学员
语料库
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描述:
,据了解,当前各大飞行院校的课程设置仍存在一些弊端,且飞行学员英语输出能力亟待提高。对此,该文为提高民航飞行学员英语输出能力提供了应用飞行手册英汉双语平行语料库这一参考学习途径。
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浅析提高航空情报资料质量的措施
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作者:
李昂
来源:
中国新通信
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空情报
监管体系
资料质量
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描述:
随着我国民航事业的飞速发展,航空情报资料的重要性显著提升。然而由于我国目前的航空情报资料服务的自动化程度仍有局限性,原始数据或资料的质量仍然需要继续提升和改善。本文主要从资料收集整理机制、情报处理
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提升航空情报数据质量打好AIS向AIM过渡基础
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作者:
杨晋
来源:
通讯世界
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空情报
AIM
数据质量
过渡
AIS
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描述:
针对中国民航在向航空情报管理(AIM)过渡过程中,基础航空情报数据质量不高的问题和空管运行保障中一些不够协调、高效的环节,在分析原因的基础上,提出了笔者对我国民航空管情报事业发展的意见和建议,希望对我国AIS向AIM提供一些帮助。
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基于D-S证据理论的民用航空情报原始资料上报工作风险评价和安全对策研究
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作者:
杨舟
范丹红
来源:
安全与环境学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空情报
D
SHELL模型
风险评价
S证据理论
原始资料上报
安全管理工程
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描述:
为提升民用航空情报原始资料上报工作的安全管理水平,对2010—2015年的859起不安全事件进行差错原因分析,运用SHELL模型构建原始资料上报工作的风险指标体系。风险指标体系由工作人员的素质和能力
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关于完善航空情报熟练培训机制的几点思考
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作者:
侯艳辉
来源:
空运商务
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
民用航空
岗位培训
航空情报
几点思考
培训条款
情报工作人员
情报服务
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描述:
号令《民用航空情报培训管理规则》(CCAR-65TM-IV-R1,以下简称"《规则》"),其中明确了航空情报培训的组织与实施,以及培训的种类。对规范民用航空情报人员的培训工作,加强民用航空情报培训工作的管理,起到了监督管理作
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基于多电飞机概念下的飞机电气发展方向
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作者:
李阳
任殿龙
张超
杨学岭
来源:
雷达与对抗
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
微多普勒
经验模态分解
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描述:
研究经验模态分解方法在飞机微多普勒特性分析中的应用。首先介绍经验模态分解方法的核心思想和算法步骤,然后设计了详细的复信号的经验模态分解算法流程,最后利用实测数据验证了经验模态分解对飞机微多普勒特性分析的有效性。
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基于ELM的航空发动机故障诊断方法
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作者:
崔建国
刘宏伟
陶书弘
于明月
高阳
来源:
火力与指挥控制
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
极限学习机
故障诊断
小波包
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描述:
以航空发动机主燃油泵为具体研究对象,提出了一种基于基于小波包能量比与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的故障诊断方法。对于某型真实航空发动机,采用振动传感器感知发动机附件机匣的振动信号,对获取的发动机附件机匣的振动信号采用DB3小波包对其进行3层小波包分解,求出第3层各频带信号的能量作为原始信号的特征,构建特征向量。用求得的特征向量建立基于ELM的故障诊断模型,对航空发动机主燃油泵进行故障诊断技术研究。为表明该方法的有效性,还设计了基于BP神经网络的故障诊断模型,并对所构建的特征向量进行了诊断。试验结果表明,基于ELM故障诊断方法可以有效提高故障诊断的速度及准确率,具有很好的工程应用前景。
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基于深度特征挖掘的民航发动机气路故障诊断技术研究
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作者:
付松
来源:
哈尔滨工业大学
年份:
2018
文献类型 :
学位论文
关键词:
民航发动机
特征提取
卷积神经网络
故障诊断
堆叠去噪自动编码器
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描述:
基于深度特征挖掘的民航发动机气路故障诊断技术研究
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基于深度学习的航空发动机异常检测方法研究
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作者:
张光耀
来源:
哈尔滨工业大学
年份:
2018
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
特征提取
深度学习
健康管理
异常检测
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描述:
基于深度学习的航空发动机异常检测方法研究