基于集成学习的航空发动机故障诊断方法

作者： 徐萌   席泽西   王雍赟   李晓露   来源： 中国民航大学学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 集成学习   航空发动机   故障诊断   分类模型   气路参数   数据挖掘  

描述： 航空发动机内部结构复杂、故障耦合性高,现有机器学习模型和集成学习模型的故障诊断性能难以满足不断提升的飞行安全需求。针对该问题,提出一种基于Stacking集成学习的航空发动机故障诊断方法。首先,依据

基于复合算法的航空发动机磨损故障诊断

作者： 黄帆   李艳军   曹愈远   李依林   来源： 航空计算技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机   油液分析   航空发动机   故障诊断   相对劣化度   免疫系统  

描述： 实例验证,方法对油液监测数据反映的航空发动机磨损故障具有出色的识别能力,相较于直接归一化原始数据进行故障诊断,有利于故障类别的分离,并且可以有效降低诊断时间,提高识别效率。

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

基于自编码器的飞机类型识别方法

作者： 张朝柱   黄妤宁   来源： 无线电工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   梅尔倒谱系数   自编码器   飞机类型识别   联合特征提取  

描述： 针对人工监听识别飞机类型难度大的问题,提出了根据不同飞机发动机产生的不同噪声,通过特征提取,进而分类识别出飞机类型的一种方法。在梅尔倒谱系数(MFCC)算法特征提取的基础上,对提取的24维特征向量通过自编码器进行分类,对分类的准确率进行了仿真。实验结果表明,每一类声信号准确率均高于85%且平均识别准确率为95.98%;针对单类别实际飞机声信号的分类准确率较其他类别准确率差的问题,提出了通过小波包分解-MFCC联合特征提取对自编码器进行优化。实验结果表明,每一类声信号准确率均高于90%且平均准确率为97.74%。

物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度方法

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  

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

基于自编码器的飞机类型识别方法

作者： 张朝柱   黄妤宁   来源： 无线电工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   梅尔倒谱系数   自编码器   飞机类型识别   联合特征提取  

描述： 针对人工监听识别飞机类型难度大的问题,提出了根据不同飞机发动机产生的不同噪声,通过特征提取,进而分类识别出飞机类型的一种方法。在梅尔倒谱系数(MFCC)算法特征提取的基础上,对提取的24维特征向量通过自编码器进行分类,对分类的准确率进行了仿真。实验结果表明,每一类声信号准确率均高于85%,且平均识别准确率为95.98%。针对单类别实际飞机声信号的分类准确率较其他类别准确率差的问题,提出了通过小波包分解-MFCC联合特征提取对自编码器进行优化。实验结果表明,每一类声信号准确率均高于90%,且平均准确率为97.74%。

物料供给不确定环境下的飞机移动生产线动态调度方法

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  

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