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针对当前冲突探测技术难以同时实现精准识别与实时识别的问题,研究基于概率神经网络(PNN)的通用航空器冲突探测方法.将冲突探测视为模式识别问题,通过冲突模型分析,提出了航空器"冲突角"概念,改进了现有冲突识别方法采用的关键特征指标,将原有的4个关键特征指标提炼为3个指标,分别为航空器相对距离、相对速度以及冲突角,以此构造概率神经网络,训练形成神经网络分类器.结果表明,基于3关键特征的概率PNN冲突分类器分类误警率和漏警率保持在1%左右,在冲突误警率上优于基于4特征的SVM冲突分类器的6%,提高了航空器冲突探测的准确度;分类所耗时间始终保持在1.2 s左右,远低于Monte Carlo仿真方法的同时,较4特征分类器也降低了0.2 s左右,提高了冲突识别效率. 相似文献
203.
随着近海资源日渐枯竭,远洋自然资源的开发和利用技术成为了研究热点。远洋水域深度较大,船舶在采用传统的锚泊式定位时会发生走锚等问题,因此,必须采用动力定位技术。船舶动力定位系统由位置测量、控制器和推进器3部分组成,可以实现精准可靠的海上定位,对船舶和海上作业平台有重要意义。动力定位模拟器是船员进行动力系统操作培训的重要设备,本文结合神经网络算法和相应的数学模型,设计和开发了船舶动力定位模拟器的控制系统。 相似文献
204.
出行目的是交通出行的关键属性和重要内容,其对分析交通行为具有关键作用。随着被动数据的不断获取,通过数据挖掘方法推算出行目的既弥补了被动数据的缺陷,也可为进一步分析交通行为提供完善的数据基础。本文通过总结国内外学者在交通出行目的推算方面的研究经验,基于现有的调查数据,采用神经网络方法进行出行目的推算,推算的出行目的的准确性达到86%,在此基础上分析了对模型具有显著影响的因素,由此得到在出行目的推算中的关键因素为时间和空间变量。 相似文献
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