采用新技术的维修信息系统设计

阐述了一种现代航空装备维修信息系统的设计方法.该信息系统利用维修专家系统、故障诊断、维修决策和维修支援等新技术,大大提高了航空装备维修的自动化水平.     

空港物流信息平台的研制及运用

1立项背景南京禄口国际机场于1997年7月建成投入运营,是中国重要的干线机场,是华东地区的主要货运机场,与上海虹桥机场、浦东机场互为备降机场;总体规划为年飞行36万架次,年旅客吞吐量4000万人次,货邮吞吐量100万吨;已建成并投入使用的一期及续建工程可保障年飞行6.96万架次,年     

信息系统集成方面的若干问题

对信息系统集成中的信息集成,功能集成,平台集成、人的集成等几方面的问题进行了研究,在此基础上提出了一种系统集成的方法,即以信息集成为目标,功能集成为基本框架,平台集成为技术基础,人的集成为根本保证的全方位信息系统集成.文中结合某航空公司信息系统集成实例来说明这种全方位信息系统集成的方法,对信息系统集成具有一定的理论指导意义.     

经济信息

里程旅行网跻身中国优秀旅游网站十强2006年12月25日,首届互联网与旅游管理营销高峰论坛暨2006年度中国优秀旅游网站评选颁奖盛典在北京召开。旅行预订类网站成了这次评选中的一大看点,里程旅行网跻身中国优秀旅游网站十强。出席颁奖盛典的里程旅行网总经理吴刚指出,里程旅行网虽然还很年轻,但属于中国航空集团,拥有强大的航空背景和专业优势,里程的安全可靠性,将成为其参与市场竞争的资本。他还表示,里程旅行网不但继承了其他优秀网站的成功经     

民航信息

电子机票亮相重庆；以电子机票“瘦身”民航2007年要省45亿元；为拉萨夜航创造条件 拉萨机场RNP运行试飞圆满成功；西南民航系统 努力推进国防教育工作。     

信息和熵

介绍了当今信息时代里与之密切相关的理论－熵，分析了不同学科中的熵的概念，熵与信息的关系和功能等，并把滴论用于生命，社会，市场和决策中，深入浅出地分析了信息革命将引起的经济世界的变化。     

基于熵权法的机场运行安全效益评价研究

机场作为智慧民航战略性发展的核心,承载着成千上万人的出行安全,运行安全是机场发展的第一要素。基于熵权法和专家打分法对机场运行安全从“人、机、环、管”4个方面选取评价指标,初步建立机场运行安全评价体系后相关性分析,通过专家评价对初始指标进行增减,确定各个指标的权重后建立机场安全效益评价模型,选取我国6个机场进行评价分析,依据已构建的指标体系和评价模型进行深入分析,结合当前民航发展形式提出提升建议。     

重访机制驱动的多无人机协同动目标搜索方法

为实现多无人机高效捕获灰色任务区域内的移动目标,考虑传感器探测概率与虚警概率,提出了重访机制驱动的协同搜索规划（RMD-CSP）方法,以降低目标遗漏与误判概率。考虑无人机飞行性能约束,以最大化任务执行效能为目标建立多无人机协同搜索模型。根据目标先验信息初始化环境搜索信息图（包括目标概率分布图、环境不确定度图与环境搜索状态图）,利用无人机实时探测信息,基于贝叶斯准则持续更新搜索信息图。定制基于环境不确定度更新的重访机制,通过增加长时间未被重访区域的环境不确定度,引导无人机搜索该区域,降低移动目标的遗漏概率;定制基于目标函数权重更新的重访机制,引导无人机快速重访发现新的疑似目标的区域,对疑似目标进行再次确认,减少由于传感器虚警概率造成的目标误判概率。采用滚动时域规划架构,将搜索规划问题分解为一系列短时域规划问题,提升了求解效率。在典型任务想定下,通过数值仿真试验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,RMD-CSP能够在秒级时间内生成每个时域的搜索航迹,相比于光栅式搜索方法与标准的概率启发式搜索方法,能够引导无人机捕获更多的移动目标,同时减少误判次数,有效提升了多无人机协同搜索的任务效能。     

面向电力系统的多粒度隐患检测方法

由于电力系统的安全问题往往会造成严重的经济或社会影响,隐患检测已成为电力系统不可或缺的重要环节。随着人工智能领域的发展,基于深度学习的智能化电力系统隐患检测技术逐渐得到越来越多的关注。但目前的方法大多只是单一地考虑图像的全局特征或局部特征,无法全面彻底表征图像,进而难以捕捉电力领域尤其室外复杂背景下的隐患检测。为此,基于深度学习技术,提出了一种面向电力系统的多粒度隐患检测方法MGNet。通过引入图像的多粒度信息,构建全局和局部网络,进行多粒度级检测;并通过不同粒度级检测结果的协作式融合,增强检测的全面性。在杆塔连接金具隐患和线路通道机械隐患2个数据集上进行了实验比较和分析,对所提模型的检测性能进行评估。通过与现有最优隐患检测基准方法相比,所提方法在2种不同数据集上的平均精度均值分别提升了2.74%和2.77%,验证了模型的有效性。      

基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法

在合成孔径雷达（SAR）图像分析领域,飞机作为一种重要目标,对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法。制作了一个SAR图像飞机数据集（SAD）,以Faster R-CNN为检测框架,利用改进k-means算法设计更合理的先验锚点框,以适应飞机目标的形状特点;借鉴inception模块思想,设计多路不同尺寸卷积核以扩展网络宽度,增强对浅层特征的表达;分析残差网络Layer5层的特征输出具有更大的感受野,对其上采样后进行特征融合以利用更多的上下文信息;同时引入Mask R-CNN算法中提出的RoI Align单元,消除特征图与原始图像的映射偏差。实验结果表明:相比原始的Faster R-CNN算法,所提改进的Faster R-CNN算法在SAR图像飞机数据集上平均检测精度提高了7.4%,同时保持了较快的检测速度。