發(fā)布時間：2018-11-09 12:09

【摘要】：民航飛機的快速存取記錄儀(QAR)在飛行過程中記錄了大量的飛行參數(shù),QAR數(shù)據(jù)是飛行安全評估的重要依據(jù)。針對QAR數(shù)據(jù)大樣本、高維度的特點,提出了一種有效的飛行數(shù)據(jù)特征提取的高效算法——DBN算法。DBN優(yōu)勢在于其能夠擺脫對大量數(shù)據(jù)處理技術(shù)與專家經(jīng)驗的依賴而對飛行數(shù)據(jù)進行特征提取。在不同類別飛行數(shù)據(jù)集上進行仿真實驗,結(jié)果顯示與主成分分析法(PCA)相比,通過DBN提取的特征進行分類識別準確率更高。
[Abstract]:The fast access recorder (QAR) of civil aviation aircraft records a large number of flight parameters during flight, and QAR data is an important basis for flight safety assessment. According to the characteristics of large sample and high dimension of QAR data, In this paper, an efficient algorithm for feature extraction of flight data, DBN algorithm, is proposed. The advantage of DBN is that it can extract the feature of flight data without relying on a large number of data processing techniques and expert experience. The simulation results on different flight data sets show that the classification and recognition accuracy of the features extracted by DBN is higher than that of principal component analysis (PCA).
【作者單位】： 上海交通大學航空航天學院;中國商用飛機有限責任公司;中國航空無線電電子研究所;
【基金】：國家自然科學基金(61671293) 上海浦江計劃人才(15PJ1404300)
【分類號】：V328

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 徐祥松;;飛行數(shù)據(jù)與安全[J];民航經(jīng)濟與技術(shù);1995年01期

2 黃寓凡;王建東;顧彬;;基于球向量機的QAR數(shù)據(jù)特征提取方法[J];信息化研究;2011年02期

3 季忠,金濤,楊炯明,秦樹人;基于獨立分量分析的消噪方法在旋轉(zhuǎn)機械特征提取中的應用[J];中國機械工程;2005年01期

相關(guān)會議論文 前1條

1 徐三元;韓冰;陳清光;;基于多Agent危險源分布式監(jiān)控系統(tǒng)的特征提取[A];中國職業(yè)安全健康協(xié)會2009年學術(shù)年會論文集[C];2009年

相關(guān)重要報紙文章 前2條

1 莊北寧;大海撈針，黑匣子難覓[N];新華每日電訊;2014年

2 劉一楠;搜尋失聯(lián)客機，，要與“電量”賽跑[N];新華每日電訊;2014年

相關(guān)碩士學位論文 前3條

1 劉帆;通用航空飛機飛行數(shù)據(jù)再現(xiàn)技術(shù)的研究[D];中國民用航空飛行學院;2016年

2 張國振;多元時序飛行數(shù)據(jù)的相似性搜索算法研究[D];中國民航大學;2012年

3 黃玉;煤礦井下人臉識別中的特征提取與分類算法研究[D];太原科技大學;2016年

本文編號：2320373