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陕西省自然科学基金(2005f52)

作品数:5 被引量:28H指数:2
相关作者:张鹏李学仁杜军张建业张宗麟更多>>
相关机构:空军工程大学西北工业大学西安航空职业技术学院更多>>
发文基金:陕西省自然科学基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 2篇航空宇航科学...

主题

  • 3篇故障诊断
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇时间序列
  • 2篇数据挖掘
  • 2篇搜索
  • 2篇网络
  • 2篇飞行
  • 1篇多尺度
  • 1篇多传感器
  • 1篇信息融合
  • 1篇信息融合技术
  • 1篇余弦
  • 1篇余弦变换
  • 1篇融合技术
  • 1篇时间序列相似...
  • 1篇搜索方法
  • 1篇体系结构
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络

机构

  • 7篇空军工程大学
  • 3篇西北工业大学
  • 1篇西安航空职业...

作者

  • 6篇张鹏
  • 4篇杜军
  • 4篇张建业
  • 4篇李学仁
  • 2篇张宗麟
  • 1篇冀捐灶
  • 1篇梁建海
  • 1篇景博
  • 1篇常羽彤
  • 1篇李晓君

传媒

  • 2篇模式识别与人...
  • 2篇微计算机信息
  • 1篇计算机工程
  • 1篇第二十六届中...

年份

  • 2篇2008
  • 4篇2007
  • 1篇2006
5 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
多元飞行数据的时间序列相似性搜索方法被引量:2
2007年
针对多元时间序列搜索的实际特点,提出WSTB方法,以线性分段建立时间序列曲线箱。创立具有相似形状的时序子序列箱,建立相应的索引,对给定序列和相似序列距离的快速计算,根据查询的时间序列的特征确定相应的权重,不需要逐个检查子序列箱内容就可以进行快速索引。采用实际飞行数据进行适应性验证,验证了该算法的通用性和有效性。
梁建海杜军冀捐灶
关键词:数据挖掘飞行数据
基于PNN的飞机发动机故障诊断研究被引量:2
2007年
鉴于概率神经网络良好的分类性能,提出一种基于PNN的飞机发动机故障诊断方法,成功对三种典型飞机发动机转子故障做出了正确诊断。研究表明,PNN网络诊断准确,对测量噪声有良好的鲁棒性,具有较好的工程应用前景。
常羽彤张鹏
关键词:概率神经网络飞机发动机故障诊断
基于神经网络的时间序列相似模式发现方法被引量:3
2008年
基于无监督学习神经网络聚类原理,提出一种时间序列相似模式发现方法.通过快速离散余弦变换将序列映射到相应的特征模式空间,不但实现维数简约,而且克服传统神经网络不能处理过程序列的局限性.分析人工神经网络作为相似性度量模型的优越性,用"黑箱式"的网络权值代替传统的距离度量方法,并在此基础上实现相似模式的全部配对发现算法.对实际飞行数据仿真结果表明该方法的正确性,同时具有多尺度特性,可有效反映不同分辨率下序列间的相似程度.
张鹏张建业杜军李学仁
关键词:离散余弦变换人工神经网络时间序列多尺度
飞机远程故障诊断系统的Matlab实现被引量:1
2007年
Matlab Web Server技术为基于Internet的数据远程分析提供了快捷而又强大的实现方法。使用飞参数据源,设计了基于Matlab服务器的飞机远程故障诊断系统,详细介绍了系统体系框架与关键技术难点。
张鹏李晓君杜军李学仁张宗麟
关键词:故障诊断飞行参数
多源信息融合技术在航空发动机故障诊断中的应用研究
为了提高航空发动机故障诊断的快速性、精确性和可靠性,采用多维信息感知、实时信息传输和智能信息处理的一体化设计思想,研究了基于多源信息融合技术的航空发动机综合诊断系统体系结构。
张鹏李学仁景博杜军张建业
关键词:航空发动机信息融合故障诊断体系结构
文献传递
基于支持度的多传感器限定记忆融合
提出一种新的基于支持度的多传感器限定记忆融合方法,该方法能够防止陈旧信息引起的"数据饱和"。算法使用指数函数构建支持度矩阵,以获得各传感器在不同时刻的一致性度量。同时在迭代融合估计过程中,通过引入限定记忆控制项保证最近时...
张鹏张建业孙勇李学仁张宗麟
关键词:限定记忆
文献传递
时间序列的夹角距离及相似性搜索被引量:20
2008年
提出一种面向相似性搜索的时间序列近似表示和度量方法.在自适应分段线性表示的基础上,使用相邻线段间的夹角构成的角度序列近似表示时间序列,并给出夹角距离度量方法的概念和基本性质的证明过程.序列的夹角距离克服了用点距离度量相似性时鲁棒性差以及物理概念不明确等缺陷,而且具有平移和旋转不变性的突出优点.对人工数据和实际股票数据进行相似搜索,实验结果证明该方法的有效性.
张鹏李学仁张建业张宗麟
关键词:时间序列数据挖掘
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