| 基于优化支持向量机的飞机重着陆智能诊断 |
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| 引用本文： | 许桂梅,黄圣国.基于优化支持向量机的飞机重着陆智能诊断[J].计算机测量与控制,2011,19(2). |
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| 作者姓名： | 许桂梅 黄圣国 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学,民航学院,江苏,南京,210016 |
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| 摘 要： | 为提高飞机重着陆判断的准确性,研究了将最小二乘支持向量机应用于飞机重着陆诊断的方法;首先,根据飞机着陆阶段运动方程确定5类关键的重着陆诊断指标,将传统的单一指标诊断扩展到多指标诊断;接着,对支持向量机的分类算法进行扩展,实现了支持向量机的多类分类,建立了飞机重着陆诊断模型;然后,分别利用遗传算法和粒子群算法优化了模型参数,并对优化结果进行了分析比较;最后,利用飞行品质监控数据库中的样本数据对某航空公司B737型飞机进行了重着陆诊断实验,结果表明;支持向量机模型具有较高的诊断精度,适用于飞机重着陆诊断.
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| 关 键 词： | 重着陆 诊断模型 支持向量机 参数优化 |
Airplane' s Hard Landing Diagnosis Based on Optimized Support Vector Machine |
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| Xu Guimei,Huang Shengguo.Airplane' s Hard Landing Diagnosis Based on Optimized Support Vector Machine[J].Computer Measurement & Control,2011,19(2). |
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| Authors: | Xu Guimei Huang Shengguo |
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| Affiliation: | Xu Guimei,Huang Shengguo(School of Civil Aviation,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | hard landing diagnosis model LS-SVM parameter optimization |
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