基于支持向量机的飞机地面结冰冰型分类预测

被引：4

作者：

邢志伟 ^{[1
]}

张辉 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国民航大学特种设备研究基地

[2] 中国民航大学航空自动化学院

来源：

计算机技术与发展 | 2012年 / 22卷 / 06期

关键词：

飞机结冰; 支持向量机; BP神经网络; 分类; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

V244.15 []; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

082504 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

飞机结冰严重影响飞机的安全性,而不同结冰类型对飞机的危害程度也不同。文中提出了一种飞机结冰冰型预测模型,该方法将支持向量机应用于飞机结冰冰型分类。首先对各类结冰冰型影响因子进行分析,在此基础上建立了基于支持向量机的飞机结冰冰型分类模型。采用基于支持向量机的分类模型对飞机地面结冰进行了冰型识别,并与BP神经网络的分类模型进行了识别效果对比。试验结果表明,在小样本条件下,该方法具有分类准确度高、推广能力较强等优点,有良好的应用前景。

引用

页码：247 / 250

页数：4

共 10 条

[1] 基于支持向量机的直升机旋翼不平衡故障分类研究 [J].