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- 人工智能在航空领域应用正向深度和广度扩展
- 作者： 袁成 来源： 中国航空报 年份： 2019 文献类型 ： 报纸 关键词： 航空领域 空中格斗 机器学习 软件生产 代码量 人工智能 神经网络 学习模型 DARPA 广度
- 描述： 从概念探索到自主作战，人工智能（AI）正被逐步引入航空航天和国防领域。目前机器学习已在数据分析方面进展迅速，但接下来的发展可能会带来更大的影响，如改变飞机的设计和制造流程以及飞行员的编配和飞行方式。波音公司首席执行官丹尼斯·穆伊伦伯格表示：“AI已经影响?
- 全文：从概念探索到自主作战，人工智能（AI）正被逐步引入航空航天和国防领域。目前机器学习已在数据分析方面进展迅速，但接下来的发展可能会带来更大的影响，如改变飞机的设计和制造流程以及飞行员的编配和飞行方式。波音公司首席执行官丹尼斯·穆伊伦伯格表示：“AI已经影响?
- 人工智能在航空领域应用正向深度和广度扩展
- 作者： 袁成 来源： 中国航空报 年份： 2019 文献类型 ： 报纸 关键词： 航空领域 空中格斗 机器学习 软件生产 代码量 人工智能 神经网络 学习模型 DARPA 广度
- 描述： 从概念探索到自主作战，人工智能（AI）正被逐步引入航空航天和国防领域。目前机器学习已在数据分析方面进展迅速，但接下来的发展可能会带来更大的影响，如改变飞机的设计和制造流程以及飞行员的编配和飞行方式。波音公司首席执行官丹尼斯·穆伊伦伯格表示：“AI已经影响?
- 全文：从概念探索到自主作战，人工智能（AI）正被逐步引入航空航天和国防领域。目前机器学习已在数据分析方面进展迅速，但接下来的发展可能会带来更大的影响，如改变飞机的设计和制造流程以及飞行员的编配和飞行方式。波音公司首席执行官丹尼斯·穆伊伦伯格表示：“AI已经影响?
- 基于北斗导航卫星的前向散射波飞行器探测方法研究
- 作者： 祝兴晟 来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 前向散射 机器学习 北斗导航卫星 双基地雷达
- 描述： 基于北斗导航卫星的前向散射波飞行器探测方法研究
- 基于机器学习的航空收益管理需求预测算法的研究与实现
- 作者： 孙卫卫 来源： 山东大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 增量模型 长短时记忆网络 机器学习 需求预测
- 描述： 基于机器学习的航空收益管理需求预测算法的研究与实现
- 基于北斗导航卫星的前向散射波飞行器探测方法研究
- 作者： 祝兴晟 来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 前向散射 机器学习 北斗导航卫星 双基地雷达
- 描述： 基于北斗导航卫星的前向散射波飞行器探测方法研究
- 基于机器学习的航空收益管理需求预测算法的研究与实现
- 作者： 孙卫卫 来源： 山东大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 增量模型 长短时记忆网络 机器学习 需求预测
- 描述： 基于机器学习的航空收益管理需求预测算法的研究与实现
- 机场Ⅱ类运行下航空器起降间隔研究
- 作者： 杨凯 康瑞 来源： 工程科学与技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 起降间隔 空中交通管理 元胞自动机 计算机数值模拟
- 描述： 为了预估低能见度时航空器起降间隔变化,提高跑道使用效率,减少航班延误,提出机场Ⅱ类运行下航空器起降间隔模型。首先,分析Ⅱ类运行下航空器起降运行程序,细化航空器起飞、降落、进入跑道、脱离跑道过程。其次,基于Ⅱ类运行规定建立航空器起飞、降落模型。然后,定义元胞结构,引入避让减速规则和脱离跑道条件,定义航空器滑行元胞自动机模型。最后,将管制规则抽象为约束条件并量化航空器起降间隔。以乌鲁木齐机场为例进行仿真验证,计算机模拟得到机型比例、起降比例、临界区长度、脱离时间等参数对起降间隔、间隔标准差等值的影响。数值分析表明,Ⅱ类运行时起降间隔较大,峰值为228.6 s,降落、起飞容量仅为正常运行情况下的60%、90%,间隔标准差峰值为74 s,是正常运行情况下的1.64倍。脱离道位置对前机脱离时间影响较大,是连续降落间隔增加的主要因素。仿真结果表明,该模型能量化关键因素对起降间隔的影响,仿真结果与实际运行相符,能为提高机场Ⅱ类运行效率提供理论依据。
- 航空气象技术在空中交通管理中的有效应用
- 作者： 杨莉 来源： 科技经济导刊 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 空中交通管理 安全保障 航空气象技术
- 描述： 从航空气象技术在我国目前的应用情况和发展前景来看,它是有着非常重要的划时代意义的。对于空中交通管理的体系建设来说,航空气象技术的实践不仅是技术上的革新,在很多层面上是安全保障的提升和管理制度的完善