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根据【关键词:
机器学习,工作负荷,生理信号,深度学习,航空安全
】搜索到相关结果
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关键词
基于
机器学习
的航空高光谱遥感岩性识别技术研究
作者:
王建刚
来源:
核工业北京地质研究院
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
机器学习
降维
岩性识别
神经网络
航空高光谱
描述:
基于
机器学习
的航空高光谱遥感岩性识别技术研究
基于
机器学习
及5G数据链的飞机牵引车自动控制系统技术研究
作者:
刘天畅
来源:
上海交通大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
机器学习
智能图像处理
飞机牵引车
仿真
5G数据链路
描述:
基于
机器学习
及5G数据链的飞机牵引车自动控制系统技术研究
基于多普勒激光雷达的飞机尾涡识别与预测研究
作者:
吴郑源
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
激光雷达
尾涡识别
机器学习
尾涡预测
尾涡探测
描述:
基于多普勒激光雷达的飞机尾涡识别与预测研究
机器学习
在航空客户忠诚度预测中的应用
作者:
姚雨虹
来源:
中国计量大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
客户忠诚度预测
卷积神经网络
机器学习
随机森林
半监督学习
描述:
机器学习
在航空客户忠诚度预测中的应用
基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法研究
作者:
赵征
冯事成
宋梅雯
胡莉
陆莎
来源:
航空工程进展
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
XGBoost
动态滑行时间
航空运输
样本量
描述:
滑行时间预测精度的关联,并以广州白云国际机场为分析对象进行实验。结果表明:采用XGBoost算法,进/离港滑行时间的预测精度分别达到了94.
1
%和96.6%,优于主流算法随机森林和支持向量回归;且实现白云机场动态滑行时间的精确和稳定预测所需样本量在32 000条(含)以上。
基于XGBoost的航空器动态滑行时间预测方法研究
作者:
赵征
冯事成
宋梅雯
胡莉
陆莎
来源:
航空工程进展
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
XGBoost
动态滑行时间
航空运输
样本量
描述:
滑行时间预测精度的关联,并以广州白云国际机场为分析对象进行实验。结果表明:采用XGBoost算法,进/离港滑行时间的预测精度分别达到了94.
1
%和96.6%,优于主流算法随机森林和支持向量回归;且实现白云机场动态滑行时间的精确和稳定预测所需样本量在32 000条(含)以上。
基于
机器学习
的进离场航空器排序优化研究
作者:
张洪杨
刘子彤
赵世豪
刘媛媛
冯晓康
张召悦
来源:
科技创新与应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
遗传算法
机器学习
终端区
先到先服务算法
进离场航空器排序
描述:
为提高终端区运行效率,以进离场航空器作为研究对象,运用
机器学习
优化终端区航空器的进离场排序,以总延误时间最小为目标函数,综合考虑不同机型之间的尾流间隔,建立单跑道排序模型。运用遗传算法进行仿真实验
机器学习
在航空发动机排气温度预测中的应用研究
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
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
基于航空发动机工况的叶尖间隙智能预测方法
作者:
杨阳
张建超
项洋
陆海鹰
来源:
航空动力学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
叶尖间隙
特征提取
机器学习
零维仿真
空气系统
描述:
问题,通过
机器学习
模型对发动机工况参数进行特征提取,利用有效特征求解传热问题的边界,从而实现基于发动机工况参数快速预测实时叶尖间隙。
机器学习
模型的十折交叉验证集的平均准确率为98.9%,叶尖间隙模型的验证误差为4.3%,得到了不同工况下的叶尖间隙计算结果和冷气流量大小变化规律,计算耗时小于0.03s。
非合作通信环境下飞机声信号类型识别的方法研究
作者:
黄妤宁
来源:
哈尔滨工程大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
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
描述:
非合作通信环境下飞机声信号类型识别的方法研究
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