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飞行员工作状态识别模型的建模方法

摘要

本发明提供了一种飞行员工作状态识别模型的建模方法,包括如下步骤:步骤S1:对飞行数据进行预处理;步骤S2:对预处理后的飞行数据进行特征提取;步骤S3:利用Treelets算法对提取出的特征进行数据降维;步骤S4:利用基于布谷鸟算法优化的高斯过程分类器对降维后的数据进行训练建模。本发明具有良好的时域局部化能力,对噪声干扰也有免疫,使得特征值更加严谨。将原始数据降到更加低的维度,从而使降维后的数据复杂度降低,为下一步更加准确分类打下基础。参数优化相对容易,且更易收敛。尽可能为函数寻找全局或者近似全局优化结果,避免了模型的局部最优化。

著录项

  • 公开/公告号CN107392226A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-11-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海交通大学;

    申请/专利号CN201710445742.9

  • 发明设计人 吴奇;刘栋楠;

    申请日2017-06-13

  • 分类号G06K9/62(20060101);

  • 代理机构31236 上海汉声知识产权代理有限公司;

  • 代理人郭国中

  • 地址 200240 上海市闵行区东川路800号

  • 入库时间 2023-06-19 03:51:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-05-18

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20170613

    实质审查的生效

  • 2017-11-24

    公开

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