关键词
航空英语学习型微信公众平台建设与思考
作者: 任盈潼   吴云涛   来源: 文化创新比较研究 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 微信平台   航空英语   信息化时代  
描述: 作为信息化新时代提供民航知识学习资源的新渠道,航空英语学习型微信公众平台为民航专业学习者及民航从业者提供了一条辅助民航知识学习的新途径。航空英语学习型微信公众平台是信息化时代的趋势与必然选择,需要
战略与领导力在危机管理中的重要性——基于日本航空公司案例
作者: 刘俊民   刘彦囡   来源: 大连民族大学学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 战略   领导力   危机管理  
描述: 对于企业的生存与发展而言,危机管理是一项不可回避的课题。自然灾害、技术危机、社会动荡等都是危机管理研究的对象,但有关战略与领导力在危机管理中的重要性却没有引起足够重视。在稻盛和夫对日航危机的处理中
基于强化学习方法的变循环航空发动机推力控制
作者: 齐义文   张弛   陈禹西   来源: 沈阳航空航天大学学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 深度确定性策略梯度   强化学习   深度Q网络   变循环航空发动机   推力控制  
描述: 针对变循环航空发动机变工况单PID控制器性能不足问题,分别提出基于深度Q网络与基于深度确定性策略梯度的变循环航空发动机强化学习推力控制方法。给出两种强化学习控制器的发动机状态输入参数、执行机构动作
基于两阶段集成学习航空客流需求预测研究
作者: 李晓瑄   来源: 萍乡学院学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 变分模态分解算法   多步超前预测   航空客流需求预测   Bagging  
描述: 航空客流需求的准确预测对未来机场的发展和民航服务的优化都具有重要意义。为了有效分析和预测航空客流需求的波动情况,文章构建了两阶段集成学习模型,用于航空客流需求的月度预测。在第一阶段,不同基模型并行
基于机器学习航空异常着陆事件检测
作者: 杨雄   苏志刚   杨金锋   张海刚   来源: 计算机工程与设计 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 机载快速存取记录器   特征选取   极限梯度提升树   贝叶斯优化   航空安全   异常检测  
描述: 模型。在经过数据预处理后,设计一种针对航空高维数据的混合特征选取方法,在极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型中引入代价敏感学习函数和聚焦损失改进算法
基于深度学习航空器场面轨迹预测
作者: 李雪   何元清   胡耀   来源: 现代计算机 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 长短期记忆网络   深度学习   轨迹预测  
描述: 轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础,在路由规划,风险预警,航班次序,重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点,对航空器场面历史数据进行分析和预处理
基于深度学习航空器场面轨迹预测
作者: 李雪   何元清   胡耀   来源: 现代计算机 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 长短期记忆网络   深度学习   轨迹预测  
描述: 轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础,在路由规划,风险预警,航班次序,重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点,对航空器场面历史数据进行分析和预处理
认真学习宣传贯彻党的二十大精神 准确把握践行航空财务人的使命担当
作者: 暂无 来源: 航空财会 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 使命担当  
描述: 编者按:党的二十大是在全党全国各族人民迈上全面建设社会主义现代化国家新征程、向第二个百年奋斗目标进军的关键时刻召开的一次十分重要的大会,是一次高举旗帜、凝聚力量、团结奋进的大会。党的二十大报告视野宏阔、底蕴深厚、内涵丰富、系统深刻,分析了国内外形势,提出了大会主题,回顾总结了过去五年的工作和新时代十年的伟大变革,阐述了开辟马克思主义中国化时代化新境界、中国式现代化的中国特色和本质要求等重大问题,
基于深度学习航空发动机齿轮故障诊断
作者: 万安平   杨洁   王景霖   陈挺   缪徐   黄佳湧   杜翔   来源: 振动.测试与诊断 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   卷积神经网络   多传感器信息融合   故障诊断   深度学习  
描述: dimensional convolutional neural network,简称1D-CNN)对试验获取的某航空发动机的齿轮故障振动数据进行特征提取与分类,建立齿轮故障一维卷积神经网络模型,对航空发动机轴承进行
基于机器学习航空公司乘客满意度预测
作者: 刘宇波   来源: 科技创业月刊 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 机器学习   满意度   预测   Python  
描述: 利用Python中的pandas库、numpy库和matplotlib库对数据进行预处理和分析可视化,然后运用机器学习分类算法对数据进行建模,最后对预测结果进行分析。该建模可对用户满意度进行预测,以便制定合适的运营方案,提高乘客满意度。
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