考虑雷暴气象细分因子的航班延误集成学习预测

雷暴天气对机场航班延误的影响较为显著,早期的航班延误预测模型通常将雷暴的影响因素看作单一的0-1变量,缺乏对雷暴气象因子的进一步细分,导致现有航班延误模型在恶劣天气下的预测效果不佳。选取国内两个机场全年的航班计划数据,基于机场的天气雷达数据提取了12个雷暴气象细分因子。在此基础上,采用随机森林算法计算各雷暴气象细分因子...     

弱模型依赖通用智能姿态控制技术

超高速跨域飞行、敏捷机动等是新一代飞行器发展方向,而长时高速飞行产生的气动外形变化带来的气动参数大范围改变等问题,都对控制系统设计提出了更高的要求。为提高飞行器对模型不确定性的适应能力及控制方法对不同外形、复合执行机构的通用性,深入研究了弱模型依赖的通用智能姿态控制技术,分层次地开展了基于深度学习(DL)的自适应姿态控制、基于深度确定性策略梯度算法(DDPG)的通用姿态控制、弱模型依赖的多维复合控制等技术研究,显著提高了控制系统的鲁棒性和通用性,对人工智能技术在飞行器姿态控制中的应用具有一定的指导意义。     

GNSS用户端自主完好性监测研究综述

随着全球卫星导航系统的快速发展,对航空安全提出了挑战,完好性监测问题愈发凸显,用户端自主完好性监测(RAIM)是研究的重点之一。针对RAIM问题,首先介绍了所需导航性能的4个重要参数:精度、完好性、可用性和连续性。从单卫星故障下的RAIM、多卫星故障下的RAIM、高斯噪声下的RAIM 3个方面,综述了国内外相关的重要研究,主要涉及了3个层次内容:算法、计算保护限值和可用性,并指出了目前研究存在的不足。其次介绍了近期研究的新趋势与取得的成果。最后,展望了未来的研究方向。     

视觉辅助的无人机自主空中加油建模与仿真

为准确获得插头锥套式空中加油过程中无人机与锥套的相对位姿信息,提出了机器视觉辅助的插头锥套式无人机自主空中加油仿真方案,开发了基于Open CV,Simulink及Vega Prime视景仿真技术的闭环仿真系统.研究了机器视觉识别跟踪锥套的图像处理算法,利用Kalman滤波算法估计无人机与锥套的相对位姿.仿真结果表明,机器视觉算法可以准确识别跟踪锥套,滤波器状态估计的收敛速度较快,无人机姿态角变化范围较小,保证了插头锥套式无人机自主空中加油的平稳安全对接.     

谈英语专业阅读课堂合作学习中的任务设计

本文分析了英语阅读教学中存在的一些问题,提出了一种以小组合作为基础共同完成阅读任务的教学模式,并阐述了在这种教学模式下阅读任务设计的原则,即任务设计要既有系统性和连贯性,又要有开放性和创新性。高质量的任务设计能够激发学生的学习兴趣,解决学生阅读中的难点,提高学生的阅读理解能力,最终达到提高语言运用能力的目标。     

浅论戏剧在外语教学中的应用

探讨了将戏剧教学应用于外语课堂教学的具体实施步骤与方法,并结合实际教学效果阐述了戏剧表演在外语课堂教学中的潜在功能。实践证明戏剧教学不仅有利于学生对语言知识的深度学习和可理解输入,而且可以提高学生学习的自主性和交际能力。它是第二语言掌握的有效方法之一。     

基于U-Net的掌纹图像增强与ROI提取

掌纹因稳定性、唯一性、难复制性及易获取等特点，是极具应用潜力的生物识别特征。针对掌纹识别中，获取掌纹感兴趣区域（ROI）与增强掌纹信息普遍存在的时间成本大，方法之间有依赖关系等问题，提出了一种基于U-Net神经网络结构的掌纹图像预处理方法。通过香港理工大学掌纹库进行实验对比，结果表明，所提方法能消除预处理方法之间的相互影响，实现对掌纹图像的去噪与增强处理，并能快速、高精度提取感兴趣区域。      

基于深度学习的通信信号调制识别算法

随着通信技术的发展，信号体制、调制方式日趋复杂，例如CPM、OFDM等，这给调制识别技术带来了巨大挑战。近年来，深度学习技术由于其强大的特征提取能力和分类能力，被广泛应用到模式识别领域中。为了实现复杂调制方式的识别，文章将深度学习技术引入到调制识别领域，并提出一种基于改进的CLDNN模型的调制识别算法。CLDNN模型已被成功应用到语音识别领域，其表现出了强大的特征提取和分类能力。该方法在原有CLDNN模型的基础上，针对调制识别问题的特点，对CLDNN进行了改进。而且该方法不依赖于载波同步、码元同步等预处理。实验结果表明，该方法可同时识别12种信号调制方式和信号体制，信噪比在3dB以上时，整体识别准确率达到90%以上，并且可以较好地识别复杂调制方式和信号体制。