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- 基于声发射技术的航空发动机冲击物智能识别方法研究
- 作者： 王妍 来源： 北京化工大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 支持向量机 航空发动机 冲击物识别 声发射 神经网络
- 描述： 基于声发射技术的航空发动机冲击物智能识别方法研究
- 基于机器学习的航空运营风险预警模型研究
- 作者： 陈思 来源： 南京航空航天大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 风险预警 支持向量机 QAR BP神经网络 航空运营风险
- 描述： 基于机器学习的航空运营风险预警模型研究
- 基于多模生理电信号的飞行员工作负荷综合评估研究
- 作者： 何金松 来源： 南京航空航天大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 多模特征融合 主成分分析 支持向量机 工作负荷评估 生理信号
- 描述： 基于多模生理电信号的飞行员工作负荷综合评估研究
- 航空地面电源电能质量检测技术研究
- 作者： 闫硕 来源： 国防科技大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 支持向量机 航空地面电源 电能质量 随机森林 S变换
- 描述： 航空地面电源电能质量检测技术研究
- 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： 针对航空发动机油液数据种类多样,所处状态阶段存在矛盾性,且传统三线值法制定状态界限值存在缺陷等问题,结合支持向量机理论(SVM),相对劣化度评估和人工免疫算法(AIS),提出了一种航空发动机磨损故障诊断的方法。利用SVM拟合数据的概率密度函数,根据磨粒数据的概率分布制定正常、预警和警告的界限值;根据相对劣化度评估,分析各状态参数偏离正常状态的程度;利用人工免疫算法对待测数据进行故障模式识别。通过实例验证,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。
- 基于航空正射影像的面向对象林隙识别
- 作者： 毛学刚 邢秀丽 李佳蕊 谭良全 范文义 来源： 林业科学 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 面向对象 支持向量机 航空正射影像 影像分割 对象特征 林隙
- 描述： 【目的】研究分割尺度及对象特征对航空正射影像面向对象林隙识别的影响,评价基于航空正射影像林隙识别适宜性。【方法】以真彩色航空正射影像为基础数据,采用面向对象分类方法,以东北典型天然次生林帽儿山实验林场东林施业区为试验区进行林隙识别。在面向对象分类过程中,对航空正射影像的3个分量(Blue、Green和Red)采用10种尺度(10～100,步长为10)进行分割,应用拓扑组合准确度(R_(A(or))和R_(A(os)))和位置准确度(D_(sr))评价分割结果。对每种尺度分割结果,应用航空正射影像的光谱及光谱+纹理结合特征,采用带有线性核的支持向量机(SVM)分类器进行林隙、非林隙和树冠分类,共获得20种分类结果。利用混淆矩阵计算的生产者精度、用户精度、分类总精度和Kappa系数4个评价指标对分类结果进行精度评价。【结果】对象特征(大小和形状)受尺度参数影响,小尺度分割产生小面积对象,大尺度分割产生大面积对象,但大尺度不能有效将明显的林隙从冠层中分离出来,存在明显分割不足的现象。拓扑组合准确度(R_(A(or))和R_(A(os)))和位置准确度(D_(sr))说明与参考对象最相似的分割对象结果是在尺度20时获得的分割结果(R_(A(or))和R_(A(os))较大且接近,D_(sr)较小)。光谱及光谱+纹理结合特征分类方案分类总精度具有相似的变化特征,即小尺度分类总精度较低,随着尺度增大,分类总精度也再提高并在某个尺度达到最大值,之后分类总精度随尺度增大而降低,并趋于平稳。光谱+纹理结合特征的分类总精度低于仅使用光谱特征的分类总精度,在中小尺度上尤其明显。在尺度参数为20时使用光谱+纹理结合特征分类总精度低19个百分点,在尺度参数为30时低13个百分点。基于航空正射影像分割最优尺度参数为20。【结论】基于航空正射影像进行林隙识别,最高精度仅为74%(Kappa=61%),林隙生产者和用户精度在60%以上,非林隙生产者和用户精度在90%左右。基于航空正射影像林隙识别纹理特征的加入还将继续降低识别精度。