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为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。 相似文献
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中国民航运输机场分类问题的初步探讨 总被引:3,自引:0,他引:3
机场是世界运输网络中的重要环节,在今天迅猛发展的全球经济中扮演愈来愈重要的角色,对现代社会的进步有着相当大的贡献。机场同航空公司一样,都是航空运输成功与发展的必要组成部分。作为航线基础设施的提供者,机场为所在地区提供了谋求发展的真正通道。研究机场分类对于深入研究机场布局问题有重要的意义。本文通过对机场分类问题的初步探讨,为研究机场定位及整体布局工作做了理论铺垫。 相似文献
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通过对航空维修人为差错理论的梳理和比较,将航空界已形成的主要人为差错理论分成三类:个人学派、组织学派和系统学派.并对各理论的研究视角、特点、优点和局限性进行了归纳和对比。 相似文献
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介绍了我国目前电子元器件分类相关标准及民间各企业的分类方法,分析了相关分类标准及分类方法的不足,为电子元器件分类标准的制定提供参考价值. 相似文献
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在预警监视领域,及时地预测目标行为模式对于态势认知至关重要。首先,针对当前大多数目标行为分类器实时性不强、对离群轨迹不敏感等问题,提出了带有离群检测的归纳式一致性多类预测器(ICMP)。其次,针对目标行为分类算法仅考虑目标的空间位置信息,而忽略航向和速度信息的问题,基于轨迹的时间和空间2个维度的信息提出了时空Hausdorff距离(STHD),从而可以有效区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。然后,基于定向时空Hausdorff距离和K最近邻思想构造了定向时空Hausdorff最近邻不一致性度量函数(DSHNN-NCM);在此基础上,提出了带有离群检测的序贯时空Hausdorff最近邻归纳式一致性多类预测器(SSHNN-ICMP),能够在预警监视场景下对目标频繁出现的行为进行在线学习和分类。最后,分别在仿真军事场景和真实民用场景中进行实验分析,结果表明本文算法具备较好的准确性和实时性,在预警监视任务中有良好的应用前景。 相似文献