张夏阳
- 作品数：3 被引量：21H指数：2
- 供职机构：西北工业大学航空学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
- 基于GA-ELM的飞行载荷参数识别被引量：8
- 2014年
- 针对用复杂飞行数据识别飞行载荷时的精度低、速度慢等问题,提出一种结合遗传算法(GA)和极限学习机(ELM)的GA-ELM模型。该模型使用ELM神经网络作为计算核心,用遗传算法产生ELM网络输入层到隐含层的权值矩阵和隐含层偏移量;用GA-ELM模型对飞行数据进行识别,并与BP神经网络和原始ELM神经网络的识别结果进行对比。结果表明:GA-ELM模型是一种有效且高精度的飞行载荷参数识别方法。
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- 关键词：飞行载荷飞行参数极限学习机
- 一种对飞行参数选取的自适应方法被引量：2
- 2014年
- 飞参数据的典型选取问题是单机寿命监控以及飞行品质分析中压缩数据的储存空间关键。针对飞参数据的特征,提出了一种基于ELM极限学习机的飞参数据选取的模型。利用极限学习机ELM神经网络、文化基因算法MAS优化的方式,克服了算法中存在早熟收敛和局部极小的问题。实现了对飞机不同部位载荷自适应选取不同飞行参数的效果,有效获得评估出飞参数据的重要度。验证结果表明,优化后的ELM-M模型比传统选取飞参模型的精度得到了极大提高,泛化能力增强,说明了方法的可行性、有效性。
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- 关键词：飞行参数特征选取极限学习机
- 飞机机动划分的数据挖掘方法被引量：12
- 2016年
- 飞机机动划分是将飞行数据分解成若干具有明确物理意义的机动动作子序列的重要前处理方法,也是健康监控、飞行模拟、飞行品质评估等研究工作的必要步骤。结合数据挖掘技术提出一种自动的飞机机动划分方法,该方法根据法向过载数据的趋势提取出飞行数据中的机动片段,并用ISODATA聚类将机动片段归并为若干分类,可以证明每个分类代表一种机动动作。将该方法分别应用于小规模飞行数据与大规模飞行数据中能够识别并正确划分至少89%的机动动作,证明该方法有效且满足工程精度要求。
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- 关键词：数据挖掘
