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時間序列降維及機場噪聲中的機型識別

發(fā)布時間:2017-10-10 00:38

  本文關鍵詞:時間序列降維及機場噪聲中的機型識別


  更多相關文章: 人工智能 機場噪聲 時間序列 降維 機型識別


【摘要】:為了提高非完整標記的高維機場噪聲數(shù)據(jù)的處理速度和效率,研究了時間序列降維及機場噪聲中的機型識別問題。首先采用概率類和不相關判別的半監(jiān)督局部Fisher方法(SLFisher)得到降維轉換矩陣,再將時間序列數(shù)據(jù)由高維空間映射到低維空間,最后在低維數(shù)據(jù)上進行k最近鄰分類(kNN)。在國內(nèi)某機場的實測噪聲數(shù)據(jù)上的實驗結果表明,SLFisher降維后機場噪聲事件數(shù)據(jù)的機型識別效果取得顯著提升。
【作者單位】: 南京航空航天大學計算機科學與技術學院;
【關鍵詞】人工智能 機場噪聲 時間序列 降維 機型識別
【基金】:國家自然科學基金重點項目(61139002) 中央高?蒲袠I(yè)務費專項資金項目(NS2015091) 江蘇省博士后科研資助計劃項目(1301013A)
【分類號】:V351;TP18
【正文快照】:

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本文編號:1003384

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