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为了提高航空器的安全性能,需量化飞参预测过程中的不确定性,因此本文提出了基于预测模型的置信度评价流程。针对航空器导航系统中的飞参数据,采用卷积神经网络开发预测算法,对选定的飞参数据进行预处理和训练,实现高精度的目标飞参预测。综合考虑了模型搭建中的认知不确定性和数据层面的偶然不确定性,采用模型集成的方法来捕获认知不确定性,通过双头网络捕获数据中的偶然不确定性。在此基础上,构建多源不确定性模型,实现了飞参预测模型的置信度评价。经过试验测试,在正常飞参数据中植入噪声模拟实际工况的不确定性,结果显示所提置信度评价方法能有效地表示飞参预测结果的准确性,提高了航空器飞行决策过程中的安全性与可靠性。 相似文献
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自国际民航组织(ICAO)提出新的航空英语语言能力要求以来,各成员国及相关机构都积极研发自己的航空英语测试系统。中国民航局自主研发出中国民航飞行人员英语能力测试系统(PEPEC)与中国民航管制员英语测试系统(AETS),目前运行良好,效果显著。韩国交通建设部民航局则委托 相似文献
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