Comparison of regression and neural network models for prediction of inspection profiles for aging aircraft

James T.Luxhoj; Trefor P.Williams; Huan-Jyh Shyur

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Comparison of regression and neural network models for prediction of inspection profiles for aging aircraft

机译：回归模型和神经网络模型在老化飞机检查轮廓预测中的比较

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Currently under phase 2 development by the Federal Aviation Administration (FAA), the Safety Performance Analysis System (SPAS) contains 'alert' indicators of aircraft safety performance that can signal potential problem areas for inspectors. The Service Difficulty Reporting (SDR) system is one component of SPAS and contains data related to the identification of abnormal, Potentially unsafe conditions in aircraft and/or aircraft components/equipment.

机译：目前，由美国联邦航空管理局（FAA）进行第二阶段开发，安全性能分析系统（SPAS）包含飞机安全性能的“警报”指标，可以向检查员发出潜在问题区域的信号。服务困难报告（SDR）系统是SPAS的组件之一，包含与识别飞机和/或飞机组件/设备中异常，潜在不安全状况有关的数据。

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来源
《IIE Transactions》 |1997年第2期|p.91-101|共11页
作者
James T.Luxhoj; Trefor P.Williams; Huan-Jyh Shyur;
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作者单位

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类一般工业技术;管理学;
关键词

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