杨慧
- 作品数：25 被引量：57H指数：5
- 供职机构：中国民航大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术环境科学与工程经济管理更多>>
- 基于QAR数据的关联规则挖掘算法的研究被引量：1
- 2012年
- 介绍和分析了关联规则的概念和Apriori算法,针对Apriori算法需要多次扫描数据库而导致运算效率不高的缺点,设计并实现了基于事务标识列表的频繁项集的产生算法——TagList Apriori。对比实验证明,新方法可以有效减少数据库扫描次数,节省运算时间,提高算法的运算效率,提高QAR数据关联规则挖掘的效率。
- 杨慧梁领军窦红霞
- 关键词：数据挖掘关联规则事务数据库
- 《人工智能》课程教学方法改革的探索与实践被引量：7
- 2013年
- 《人工智能》是计算机、信息类专业的核心课程,介绍此课程的教学地位、教学内容和教学特点,总结教学过程中存在的问题,提出多种提高教学效果的教学方法改进措施,总结教学方法改革后取得的成绩以及存在问题。
- 肖春景李建伏杨慧
- 关键词：人工智能案例教学
- 粗糙集在QAR数据中的应用研究
- 2014年
- 通过研究飞机快速存取记录器(Quick Access Recorders,QAR)数据和粗糙集理论的特点,结合信息决策表的相关知识,对QAR数据中的异常数据进行检测挖掘,以辅助飞机故障检测及排除。主要工作是:应用粗糙集理论特点对QAR数据进行离散化,并建立离散化后数据的决策表,然后对决策表进行属性约简和规则提取。根据QAR数据的特殊性,给出了数据离散化和决策表属性约简的改进算法。最后通过对比项目实验及专家给出的数据证明了其可行性和有效性,提高了飞机排故效率,具有很重要的现实意义。
- 杨慧赵兰草孟凡星
- 关键词：粗糙集离散化属性约简
- 聚类HMM模型在QAR数据分析中的应用研究被引量：3
- 2018年
- 快速存取记录器QAR(Quick Access Recorder)数据是飞机飞行过程中从传感器获取的流数据。面对大量的QAR数据,提出一种基于聚类的HMM模型。针对QAR数据特点,分析发生故障或异常时QAR数据中不同属性的变化特点,提取主要影响属性进行分析。通过对其聚类进行数据离散化,得出数据的状态趋势,即将其分为多个状态趋势。对故障或异常发生的过程进行HMM建模,以状态序列的形式描述故障或异常发生的过程,并以飞机空中颠簸故障为例,建立空中颠簸相关QAR数据的HMM模型,并检验了该模型的有效性。
- 杨慧毛好好霍纬纲
- 关键词：聚类HMM模型
- 基于改进粒子群置信规则库参数训练算法被引量：6
- 2017年
- 针对置信规则库中参数训练的求解问题,传统的粒子群优化算法易早熟收敛,陷入局部最优解,为更好地平衡算法的种群搜索和局部搜索能力,提出一种逐步减小惯性权重的粒子群优化算法,将其应用到置信规则库参数训练中。通过航材承修商的评估实例检验该算法的有效性,改进的粒子群算法收敛速度更快,精度更高;参数训练后的置信规则库的输出与专家评分拟合度相比未经过参数训练的置信规则库有明显提高。实验结果表明,改进粒子群算法可用于置信规则库参数训练。
- 杨慧吴沛泽倪继良
- 关键词：粒子群算法惯性权重搜索能力
- 基于SQL Server的QAR数据仓库实现被引量：2
- 2013年
- 通过研究QAR数据的格式和数据仓库的特点,提出了一种将数据仓库技术应用于飞行事故分析和预测的方法。以实际QAR数据为例,详细阐述了QAR数据仓库的设计步骤和实现方法,通过应用SQL Server 2008数据存储和分析工具,实现了对QAR数据的可视化分析、趋势预测和关联分析。
- 窦红霞杨慧梁领军
- 关键词：数据仓库可视化分析
- 基于自适应神经网络的飞机突发故障诊断研究被引量：3
- 2014年
- 为了有效解决飞机突发故障诊断的时效性和准确性问题,提出了一种基于自适应神经网络的诊断方案。根据神经网络的适应度决定引入遗传算法优化网络的时机,提取出网络训练陷入饱和状态无法继续收敛时的权值与阈值,编码为染色体加入到种群中,用遗传寻优操作优化网络,达到快速准确诊断故障的目的。建立了提出的方案模型、BP神经网络模型和遗传算法优化神经网络常用模型,用MATLAB语言结合飞机突发故障的航班数据对3种模型进行了对比实验。实验结果表明,该方案较之常用方法具有用时较少且故障类型识别率较高的优点,能够满足诊断的时效性和准确性要求。
- 杨慧邓征
- 关键词：自适应神经网络适应度遗传算法
- 航空发动机故障诊断中的磨屑识别研究
- 2008年
- 介绍采用数字图像处理技术对磨屑图像进行处理,提取特征值,以及对磨损故障进行自动识别等关键技术。
- 杨慧杜怡同董静芳
- 关键词：自动识别航空发动机数字图像处理技术磨屑特征值
- 基于符号化方法的飞行时序数据相似性搜索
- 2012年
- 以航空公司的维修现状为出发点,根据时间序列搜索的特点,采用SAX符号化方法将飞行数据线性分段并离散化成字符序列,保留特定分析的数据,并建立相应的索引树对查询序列进行相似性搜索,确保不会出现遗漏。根据专家提供的故障模型对进行序列变换后的飞行数据进行相似性搜索,从而确定故障点,为维修提供方案建议。采用实际飞行数据进行验证,表明该算法高效、简便。
- 杨慧窦红霞张国振
- 关键词：飞行数据
- 基于FP-Tree的QAR数据故障检测研究
- 2014年
- QAR(Quick Access Recorder)数据具有高维、复杂及数据量大的特性,严重影响数据处理效率。为降低其数据量与数据复杂性,高效检索并确定当前QAR数据是否是故障数据及其故障类型,首先通过PAA表示方法对QAR数据初步压缩,然后采用FP-Growth算法思想对压缩后的数据创建FP-Tree并只保留其频繁前缀子树,最后通过子树匹配确定测试数据与故障模型数据之间的匹配度。采用真实的飞机飞行QAR数据验证了算法的有效性和准确度。
- 杨慧赵兰草
- 关键词：频繁模式树异常检测
