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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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基于隐马尔科夫模型的故障诊断系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在制造行业中,机械设备的状态检测技术能提供关于设备运行状态的实时信息,为避免生产损失和减少设备的致命故障提供保障。提出了一套基于小波变换和隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models,HMMs)的故障检测系统。提出了小波模极大值分布(Wavelet Modulus Maxima Distribution),并将之定义为诊断系统的观察量加以验证。同时该系统采用在线模型参数估计和培训算法,通过选取能最大化对数似然度的HMM模型,确定设备所处状态。 相似文献
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