基于支持向量机的飞机重着陆预测模型

作者： 常文兵   张佳宁   周晟瀚   来源： 飞机设计 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机   重着陆   飞参数据   预测模型  

描述： 研究以建立一种重着陆预测模型为目的,筛选飞机着陆过程中部分飞参数据,有针对性地提出一套飞参数据处理与分析方法,基于处理后的飞参数据建立一种支持向量机的重着陆预测模型,通过特征选取与参数优化,对预测模型做进一步修正,可实现75.69%的重着陆预测率。预测模型可有效实现重着陆的预测,对飞机着陆安全预警工作,具有重要借鉴意义。

飞机飞行参数数据预处理方法研究

作者： 金慧琴   王正磊   胡文春   来源： 指挥控制与仿真 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞参数据   数据处理   异值剔除  

描述： 飞行参数数据的处理对飞机的飞行安全至关重要,而飞行参数数据的误差会显著影响飞行参数数据处理的结果。分析飞行参数数据误差的基本组成,研究飞行参数数据误差中非常规误差的消除方法,给出了四种适用于对不同类型飞行参数数据进行异值剔除与缺失数据估计的方法,仿真结果表明这四种方法大大提高了飞行参数数据的有效性,使飞行参数数据后期处理更便利。

基于BP神经网络的航空发动机故障检测技术研究

作者： 殷锴   钟诗胜   那媛   李臻   来源： 航空发动机 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   BP神经网络   故障检测  

描述： 为了提高航空发动机故障检测正确率,将BP神经网络应用于航空发动机故障检测中。从某航空公司使用的CFM56-7B系列发动机的实际飞行历史数据中选取研究样本,对比了6种训练方法的效果并最终选择弹性BP法对网络加以训练并进行测试。结果表明:该方法对CFM56-7B系列发动机的排气温度指示故障、进口总温指示故障和可调放气活门故障的检测正确率高达83.33%。BP神经网络能够很好地应用于航空发动机的实际故障检测,其学习记忆稳定、网络收敛速度快,具有一定的工程实用价值。

基于深度卷积神经网络的航空器检测与识别

作者： 俞汝劼   杨贞   熊惠霖   来源： 计算机应用 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   深度学习   目标检测识别   航空器检测  

描述： %的工作点上达到了79.2%的精确率,分类网络的实时性达到平均每张0.972 s,Top-1错误率为13%。所提框架在军用机场大尺寸卫星图像中航空器检测识别的具体应用问题上提出了新的解决思路,同时保证了实时性和算法精度。

基于民航陆空对话的语音识别关键技术研究

作者： 张志辉   来源： 中国民航大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 受限制玻尔兹曼机   声学模型   深度学习   民航陆空对话   语音识别  

描述： 民航陆空对话语音指令的正确识别一直是确保航空器飞行安全的关键问题。近年来,由陆空对话问题导致的民航安全事故时有发生,给民航安全带来严重威胁。因此如何在现有条件下探索降低陆空对话风险的新方法,保障陆空对话指令的正确传输,成为一个有待解决的重要问题。近年来,语音识别技术一直是模式识别领域的研究热点并被广泛应用于诸多领域。本文通过对民航陆空对话的应用场景和特点进行分析,将语音识别技术应用到民航陆空对话领域,并结合深度神经网络(DNN)来解决民航陆空对话语音识别中的关键技术问题。为解决陆空对话的噪声问题,本文以真实的陆空对话为实验数据,对比了四种不同的降噪处理方法。实验结果表明,在该语料库下改进的谱减算法具有更好的降噪效果。在搭建语音识别系统的过程中,本文使用的语料库是以飞行员和管制员日常陆空对话的内容为蓝本,聘请管制专业人员录制的。使用该语料库分别搭建GMM-HMM单音素和三音素模型,并将三音素模型改进的结果作为DNN-HMM模型训练的标签,成功搭建DNN-HMM的声学模型。实验结果表明,DNN-HMM模型较GMM-HMM模型在基于民航陆空对话数据的音素识别中具有更强的建模能力。

遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法

作者： 周敏   史振威   丁火平   来源： 中国图象图形学报 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   深度学习   可见光遥感   飞机   分类  

描述： 分类问题。方法在缺乏公开数据集的情况下,收集了真实可见光遥感图像中的8种飞机数据,按大致4∶1的比例分为训练集和测试集,并对训练集进行合理扩充。然后针对遥感图像与飞机分类的特殊性,结合深度学习卷积