基于机器学习的航空公司客户价值自动识别模型研究

作者： 覃玉冰   来源： 湘潭大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 主成分分析   机器学习   BP神经网络   客户价值   k   Means聚类  

描述： 基于机器学习的航空公司客户价值自动识别模型研究

航空发动机大扭曲叶片电解加工技术应用基础研究

作者： 王忠恒   来源： 南京航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 发动机叶片   电解加工   耦合仿真   BP神经网络   进给方向优化   阴极设计  

描述： 航空发动机大扭曲叶片电解加工技术应用基础研究

航母船型综合评价及决策支持系统研究

作者： 张秋萍   来源： 大连理工大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 评价指标体系   回归分析   航母   BP神经网络   TOPSIS   决策支持系统  

描述： 航母船型综合评价及决策支持系统研究

航空交流电弧故障试验分析及识别策略研究

作者： 曹欢   来源： 河北工业大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 间谐波均值   奇偶次谐波和   BP神经网络   分形维数   遗传算法优化   航空电弧故障   欧氏距离  

描述： 航空交流电弧故障试验分析及识别策略研究

典型飞行器气动光学成像偏移的分析和预测

作者： 姚远   来源： 天津理工大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 气动光学   极限学习机   成像偏移预测   BP神经网络   蝙蝠算法   粒子群算法  

描述： 典型飞行器气动光学成像偏移的分析和预测

飞机货舱可燃物燃烧火灾多参数联合探测技术研究

作者： 王茂华   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 温度   遗传算法   BP神经网络   蓝光散射   红外光散射   背景消除法  

描述： 飞机货舱可燃物燃烧火灾多参数联合探测技术研究

基于飞行数据分析的航空活塞发动机状态监控技术研究

作者： 宋新   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 超限检测   多元回归   BP神经网络   性能排队   性能趋势分析   状态监控   异常检测  

描述： 基于飞行数据分析的航空活塞发动机状态监控技术研究

航空电子设备故障预测特征参数提取方法研究

作者： 陈华坤   章卫国   史静平   何启志   占正勇   来源： 西北工业大学学报 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障预测和健康管理   维数估计   支持向量机   特征提取   综合模块化航电系统   极大似法   DC变换器   降噪自编码神经网络   DC  

描述： 故障特征提取是航空电子设备故障预测的关键技术,对于少量测试点的电子设备可以采用小波变换、傅里叶变换、经验模态分解等方法提取故障特征,但是由于航空电子设备属于大规模集成电路,测试点比较多,采用上述方法提取的故障特征可能相互混叠并且数量比较大会严重影响故障预测精度及速度,因此如何从众多故障信息中提取故障特征是一个难题。文章提出基于极大似然和降噪自编码神经网络方法从大量故障信息中提取故障特征。首先,使用极大似然法分析由多个测试点提取的故障信息和历史退化过程的故障信息组成的高维数据集,估计需要提取故障特征的维数;然后使用降噪自编码神经网络方法将高维故障信息映射到指定维数的数据空间,从中提取关键的故障特征,去除冗余信息;最后,以航空电子系统电源模块为例,采用新方法提取故障特征,分别通过将故障特征可视化和使用故障特征进行健康评估来验证其有效性。

基于PCA和支持向量机的航空发动机故障诊断方法

作者： 马欣悦   缑林峰   赵晨阳   石飞云   来源： 中国航天第三专业信息网第三十九届技术交流会暨第三届空天动力联合会议 年份： 2018 文献类型 ： 会议论文 关键词： 故障诊断方法   支持向量机   基本概率分配   概率估计   健康参数   卡尔曼滤波器   发动机故障诊断   故障模式   PCA  

描述： 基于PCA和支持向量机的航空发动机故障诊断方法

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

作者： 黄奇   徐月芳   来源： 航空计算技术 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 组合预测算法   Squares   Support   BP神经网络   民航收益管理   LS   SVM)   最小二乘支持向量机(Least   Machines   Vector  

描述： 利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益。结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高。支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力。组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作。