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空战格斗任务面临环境高复杂性、博弈强对抗性、响应高实时性、信息不完整性、边界不确定性等多项挑战。为此,已建立人类飞行员空战格斗飞行机动数据库ACED(Air Combat Engagement Database),系统采集人类优秀飞行员空战格斗飞行机动数据。基于该数据库,首先分析了空战格斗飞行机动方程,提出应重点分析飞行员在空战任务中的滚转角及法向过载决策指令;研究确定了近距空战格斗任务中的人类飞行员飞行机动决策时间窗,并采用能量谱分析方法确定了飞行员在近距空战格斗飞行机动中的滚转角决策频率;针对采用航炮作为主武器的近距空战格斗任务,研究了近距空战格斗敌机轨迹预测算法。相关方法可有效预测航炮炮弹生命周期内的敌机未来轨迹,有力支撑了航炮自动火控算法的研发,助力在相关空战竞赛中取得优异成绩。本文系列应用示例验证了已建立的空战格斗飞行机动数据库的有效性。 相似文献
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量子科学实验卫星在轨运行期间完成4种光学实验,地面监测人员通过遥测参数阈值判断卫星是否进行光学实验、实验类型及实验结果.这种方法需要预先设定大量阈值,并且这些阈值需要根据在轨卫星重新设定,可扩展性较差.针对以上问题,提出一种基于机器学习的光学实验判别方法,将量子科学实验卫星的光学实验监测任务抽象为机器学习中的多元分类问题,构建分类模型,利用量子科学实验卫星的真实历史遥测数据对模型进行训练,并通过真实实验计划对训练得到的模型进行验证.实验结果表明,本文提出的方法在没有专家先验知识的前提下,判别准确率达到99%,可用于量子科学实验卫星光学实验的实时监测任务.提出的基于机器学习的判别方法具有较强的可扩展性,可应用于卫星在轨运行的其他监测任务. 相似文献
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沈蕾 《郑州航空工业管理学院学报(管理科学版)》2006,24(3):79-85
对混合式机器学习系统(HML)进行了全面系统的介绍,并将其运用于服装消费商店偏好决策行为的研究中。采用上海统计局家庭调查网络,对300户家庭进行抽样分析后发现,服装消费商店偏好的主要影响因素是地区、季节、丈夫和妻子的学历、职业以及子女性别。在此基础上,将HML分析所得的结论与传统的研究方法和结果进行了系统比较:从方法上来看,因为属性变量包含间断变量和连续变量两种,因此传统统计分析要运用两种不同的检测方法对影响因素的相关性作出判断,结果需要经过统计学分析,才能得到结论;而HML分析结果比较直观和简单,便于理解。 相似文献
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提出了基于卷积神经网络(CNN)的结冰翼型气动特性预测方法,设计了输入层结冰翼型图像规范,克服了复杂冰形在翼面同一位置法线方向存在多值,单值函数难以描述的问题。预测模型可同时预测多个迎角对应的升阻力系数,实现了直接从冰形图像到气动特性的快速预测,对升力系数和阻力系数预测结果的平均相对误差均可控制在8%以内。重点研究了不同卷积层数量、卷积核数量、卷积核尺寸对模型性能的影响规律:CNN的不同层次特征对应不同滤波频率,卷积层数增加会捕获更多高频特征量;增加卷积核数量可提取更多冰形特征,提升模型性能,但数量过多会增加冗余特征,降低模型泛化性能;阻力系数预测模型对卷积核数量的最低要求大于升力系数,其原因在于,相较升力系数,阻力系数不仅受翼面压差影响,还受摩阻特性影响,其建模所需的关键特征数量多于升力系数;增大卷积核尺寸,可扩大卷积操作“视野”,增强对冰形整体特征信息的提取,有利于提升模型泛化性能。相关结论为飞机结冰气动特性实时动态预测与监测提供了新的思路和方法支撑。 相似文献
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航班准点率问题是民航业最为关心的问题之一,准确地预测出航班的准点率能够有效降低航班延误所带来的不利影响、提高乘客满意度。为解决普通深度学习预测模型存在的航班准点率数据挖掘程度不足、预测准确度较低的问题,提出一种基于集合经验模态分解法(EEMD)和双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)的机场短期航班准点率预测模型。模型使用EEMD算法将准点率时间序列进行分解,采用BiLSTM结构作为预测模型,使模型能够更深层、高效地处理航班准点率数据,提高预测准确度。实验数据为2018年上海虹桥机场航班准点率及天气数据,实验建立了多个参照模型与所提模型进行对比分析。结果表明:提出的EEMD-BiLSTM模型相较于一般模型预测误差更小,准确度更高。 相似文献
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高效准确的航迹预测能够掌握飞机的运行轨迹,是空管自动化与智能化领域的关键要素,旨在提高空中交通的运行能力和可预测性。针对高原机场终端区内离场航空器运行,通过挖掘大量历史数据的特征关系,提出基于长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络的航迹预测模型。此外,考虑高原机场复杂的地形环境使得离场航空器安全运行条件更为严苛,引入支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)算法建立数字地形模型,得到离场航迹上经纬度所对应地形高度的剖面图。采用拉萨贡嘎国际机场的真实离场航迹与地形数据进行实例验证,结合地形条件对所预测离场航迹的安全性进行评估。实验结果表明:基于LSTM神经网络建立的离场航迹预测模型具有较高的精度,且离场航空器能够实现满足最小超障余度的安全运行。 相似文献
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运载火箭测发网络是维系各型号运载火箭远距离测试及发射控制的重要国防基础设施,对测发网络流量进行异常检测是保证其正常工作的关键举措。近年来,随着测发网络功能的拓展,其面临的网络安全威胁越来越严重,而当前的安全检测主要依赖于基于异常特征库匹配的流量异常检测方法,这种检测方法对一些新型攻击检测能力非常有限。本文结合运载火箭测发网络实际特点,针对以使用用户数据报协议(UDP)为主的测发网络流量,设计一种新的基于固定数据包数目的流量图片样本生成方法,首次提出在测发网络流量异常检测问题上使用卷积神经网络,以原始网络流量作为输入,避开难以解决的人工特征集设计问题。通过测发网络真实网络流量数据进行实验,取得了较高的精度、召回率和准确率,验证了本方法具备一定的实用性。 相似文献