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根据【检索词:关联关系】搜索到相关结果 132 条
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国际航空网络与国际关系网络的特征提取及关联分析
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作者:
秦昆
张凯
阮建平
卢宾宾
邢玲丽
叶茹琪
喻雪松
周扬
刘东海
秦育罗
来源:
同济大学学报(自然科学版)
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
社会网络
特征提取
国际关系网络
关联分析
国际航空网络
复杂网络
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描述:
、GDELT(全球事件、语调与语言)数据,分别构建国际航空网络、国际关系网络,基于复杂网络理论和社会网络分析方法提取2种主题网络的时空特征,并探索其关联。研究结果表明:(1) 2种网络都具有无标度特性和小
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采用模糊灰色关联的低成本航空公司成本控制
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作者:
罗凤娥
苑永月
来源:
价值工程
年份:
2016
文献类型 :
期刊
关键词:
低成本航空 模糊灰色关联 关联度 关联序 成本控制
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描述:
成本管理对于低成本航空公司有着至关重要的意义,成本控制是航空公司成本管理的重要环节之一。鉴于影响航空公司成本的因素具有多模糊性和随机性等灰色系统特征,结合模糊灰色关联特性,建立了低成本航空成本指标
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MBD关联设计技术在航空发动机结构协同设计中的应用
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作者:
陶金
来源:
机电信息
年份:
2016
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机 结构协同 MBD 关联设计
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描述:
MBD技术的应用可以保证产品在设计、分析、制造过程中数据源唯一,避免重构模型,从而保持上下游数据的一致性。现对应用MBD关联设计技术进行航空发动机结构设计,尤其是在总体和部件方案阶段模型建立过程中
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航空安全事件关联分析方法研究
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作者:
王红
郭静
王阳
来源:
安全与环境学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
Growth算法
多层
航空安全事件
关联分析
FP
安全工程
关联规则
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描述:
为有效预防航空安全事件的发生,对航空安全事件进行关联分析,提出了一种改进的FP-Growth算法实现航空安全事件多层关联规则挖掘。首先,采用Pawlak属性重要度约简算法对航空安全事件属性进行约简
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飞机故障维修记录关联规则挖掘方法
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作者:
朱兴动
章思宇
王正
来源:
兵器装备工程学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
维修保障
Growth算法
Apriori算法
FP
数据挖掘
关联规则
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描述:
Apriori算法和FP-Growth算法是关联规则挖掘的两种经典算法。在综合分析两种算法思想的基础上,编程实现并通过实验分析,选择其中一种效率更高的算法对飞机的故障维修记录进行关联规则挖掘,获得一些能够指导机务维修保障的故障关联规则。
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基于灰色关联理论的航空公司节油策略研究
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作者:
张序
罗凤娥
杨丰宁
俎振洲
叶楠
来源:
综合运输
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
节油激励
灰色关联
节油现状
降低油耗
燃油消耗
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描述:
节油策略。同时运用灰色关联理论分析各个阶段的飞行策略及这些策略对航空节油的影响程度,采用取消、合并、重排、简化的ECRS原则,对节油策略进行分析讨论,对节油策略做出改善,达到提升公司效益的目的。
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关联设计技术在飞机研制中的应用
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作者:
纠永军
来源:
今日制造与升级
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机研制
设计
关联设计技术
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描述:
随着社会经济与科学技术的高速发展,我国在飞机研制领域中技术越来越强,而飞机产品研制设计非常重要,涉及面十分广泛、专业要求高,各个专业之间有着紧密的联系。关联设计作为十大技术成果之一,在飞机研制中得到
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基于多维数据关联的舰载机联合目标判别技术
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作者:
甘翼
罗双才
陈亮
来源:
海军航空工程学院学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
多维数据关联
多源情报融合
舰载机
联合目标判别
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描述:
文章提出了一种基于多层空间侦察数据关联的舰载机联合目标判别技术,介绍了基于最小二乘的位置收敛算法和基于多维度联合的目标判别算法,分析了该技术在满足舰载机电子装备硬件条件下的可实现性。该项技术为舰载机有效利用多源战术情报、实时保障多种行动提供了一种新的思路和技术解决方案。
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基于多维数据关联的舰载机联合目标判别技术
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作者:
甘翼
罗双才
陈亮
来源:
海军航空工程学院学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
多维数据关联
多源情报融合
舰载机
联合目标判别
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描述:
文章提出了一种基于多层空间侦察数据关联的舰载机联合目标判别技术,介绍了基于最小二乘的位置收敛算法和基于多维度联合的目标判别算法,分析了该技术在满足舰载机电子装备硬件条件下的可实现性。该项技术为舰载机有效利用多源战术情报、实时保障多种行动提供了一种新的思路和技术解决方案。
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民航NOSHOW预测及强因子关联分析
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作者:
曹卫东
许代代
王静
王家亮
来源:
计算机工程与应用
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
决策树建模
优化C5.0算法
Apriori算法
强因子关联分析
NOSHOW预测
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描述:
80.054%以上、支持度在10.021%以上的因子关联规则,进一步揭示了NOSHOW强因子之间的隐含关联关系,为各大航空公司实现准确的NOSHOW预测及收益提升管理提供了有效的决策依据。