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基于动态贝叶斯网络的机动动作识别方法 被引量：17
1
作者 孟光磊 陈振 罗元强 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第S1期140-145,共6页
各国飞行员训练时都是先应用模拟机来提高其操作水平,传统飞行员飞行训练评估主要是人工评分,花费大量人力和物力。采用人工智能方法进行飞机机动动作识别,是实现智能化的飞行训练评估的必要技术手段,可以有效提高飞行员飞行训练评估的... 各国飞行员训练时都是先应用模拟机来提高其操作水平,传统飞行员飞行训练评估主要是人工评分,花费大量人力和物力。采用人工智能方法进行飞机机动动作识别,是实现智能化的飞行训练评估的必要技术手段,可以有效提高飞行员飞行训练评估的自动化水平。提出了基于动态贝叶斯网络的机动动作识别网络模型。设计了网络模型参数的选取方法和网络模型的递归推理求解方法。开展了典型机动动作识别的仿真实验,仿真结果表明网络模型能够准确识别飞机在动态飞行过程中执行的机动动作,具有良好的实时性和有效性。 展开更多
关键词 机动动作识别 动态贝叶斯网络 网络模型参数 递归推理
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基于动态时间规划和支持向量机的飞机机动动作识别方法 被引量：10
2
作者 王志刚 杨宁 米禹丰 《飞机设计》 2020年第4期35-40,共6页
提出了一种对飞机试飞和试验数据中标准机动动作的识别方法,对飞行历史数据中的目标机动动作进行精确地检测提取。先应用动态规划的方法,在海量数据中使用动作模板初步匹配目标数据,再通过支持向量机精确识别目标,最后使用真实的飞行数... 提出了一种对飞机试飞和试验数据中标准机动动作的识别方法,对飞行历史数据中的目标机动动作进行精确地检测提取。先应用动态规划的方法,在海量数据中使用动作模板初步匹配目标数据,再通过支持向量机精确识别目标,最后使用真实的飞行数据对所设计的机动动作识别方法进行了试验。结果表明,基于动态时间规划和支持向量机方法的动作识别结果准确率高、计算速度快,且数据解耦性强,具有很好的工程应用前景。 展开更多
关键词 机动动作分析 动态时间规划 支持向量机 机动动作识别
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自动化飞行训练评估中的战机机动动作识别 被引量：14
3
作者 孟光磊 张慧敏 +2 位作者 朴海音 梁宵 周铭哲 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1267-1274,共8页
针对战机飞行员自动化飞行训练评估对于机动动作的在线识别需求,提出了一种改进的基于动态贝叶斯网络的机动动作识别方法。首先,分析了仪表、简单特技和复杂特技飞行科目的机动动作特征。然后,根据战机飞行过程中机动动作与特征参数的... 针对战机飞行员自动化飞行训练评估对于机动动作的在线识别需求,提出了一种改进的基于动态贝叶斯网络的机动动作识别方法。首先,分析了仪表、简单特技和复杂特技飞行科目的机动动作特征。然后,根据战机飞行过程中机动动作与特征参数的因果关系,建立了机动动作识别动态贝叶斯网络模型,克服了传统方法需要滚转角信息,在实际飞行训练中难以通过雷达探测实时获取的缺点。同时,通过设计模型在线调用机制,有效降低了计算复杂度。实验结果表明,所提方法对于战机机动动作识别率高、实时性好,能够满足在线应用需求。 展开更多
关键词 机动动作识别 动态贝叶斯网络 飞行训练评估 在线识别 在线调用机制
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基于自动编码器和支持向量机的飞机机动智能识别方法
4
作者 岳龙飞 杨任农 +3 位作者 杨文达 左家亮 刘会亮 许凌凯 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期210-217,共8页
飞机机动动作识别是空战意图识别和智能决策的基础。针对传统机动动作识别方法存在的高维数据分析和特征提取能力不足、识别准确率不高的问题,考虑到机动数据的高维性、时序性的特点,提出基于正则化自动编码器-支持向量机(RAE-SVM)的飞... 飞机机动动作识别是空战意图识别和智能决策的基础。针对传统机动动作识别方法存在的高维数据分析和特征提取能力不足、识别准确率不高的问题,考虑到机动数据的高维性、时序性的特点,提出基于正则化自动编码器-支持向量机(RAE-SVM)的飞机机动动作识别方法。依据机动动作数据变化规律和专家经验知识,构建了基于时间段数据特征的机动动作样本库;将无监督的自动编码器神经网络强大的特征提取能力和有监督的支持向量机优异的分类性能相结合,构建基于RAE-SVM的机动识别模型,采用机动动作样本库训练模型;通过引入正则化提高了RAE网络的泛化性能和预测准确率;最后与多种现有方法进行准确性与实时性对比,并选取空战机动动作数据进行实例验证。结果表明:所提方法识别准确率为92.75%,对一组机动数据识别仅需2 ms,满足实时性要求。因此,该方法可以快速准确地进行飞机机动动作识别,具有一定实用价值。 展开更多
关键词 机动动作识别 正则化自动编码器 支持向量机 特征提取 无监督学习
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基于动态贝叶斯网络和模糊灰度理论的飞行训练评估 被引量：12
5
作者 刘浩 王昊 +2 位作者 孟光磊 吴昊 周铭哲 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期243-254,共12页
针对战斗机飞行训练中的评估问题,提出了一种基于动态贝叶斯网络和模糊灰度理论的评估方法。首先,分析了训练过程中典型飞行参数与机动动作的因果关系,根据专家经验与先验知识构建基于动态贝叶斯网络的机动动作识别模型,推理得到战斗机... 针对战斗机飞行训练中的评估问题,提出了一种基于动态贝叶斯网络和模糊灰度理论的评估方法。首先,分析了训练过程中典型飞行参数与机动动作的因果关系,根据专家经验与先验知识构建基于动态贝叶斯网络的机动动作识别模型,推理得到战斗机机动动作识别结果。然后,建立战斗机飞行训练评估指标体系,根据战斗机机动识别结果选择飞行训练评估指标,并采用综合赋权法确定了指标权重。最后,建立灰度模糊评估矩阵,结合飞行训练过程中各评估指标的飞行数据得到评估结果。实验结果表明该评估方法能够根据飞行过程中的参数信息进行机动动作识别及飞行训练评估,提高了飞行训练评估的效率。 展开更多
关键词 动态贝叶斯网络 机动动作识别 灰度模糊评估矩阵 飞行训练评估 评估指标体系
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