关于航空器异常数据检测仿真研究

发布时间：2017-08-28 20:49

  本文关键词：关于航空器异常数据检测仿真研究

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【摘要】：在对航空器的异常数据检测中,由于数据间特征相似性和多样性,使得数据之间的内在关联性高。采用传统的检测方法时,由于这种高的关联性对检测数据的控制参数产生干扰,导致挖掘效率低,误差大的问题,提出一种基于改进模糊贴近算法的航空器异常数据挖掘方法,分析了航空器异常数据挖掘原理,结合模糊数学的聚类概念,确定检测数据初始聚类中心和控制参数,通过迭代公式完成聚类分析,引入贴近指标权向量,依据指标权向量对聚类准则函数进行塑造,完成异常数据聚类中心的分解及合并,并应用于航空器异常数据挖掘中,实验结果表明,引入模糊贴近规则后,提高了航空器异常数据挖掘的可靠性。
【作者单位】： 北华大学师范分院;东北电力大学信息工程学院;
【关键词】： 模糊贴近 航空器 异常数据挖掘
【分类号】：F426.5
【正文快照】： 1引言当前,随着航空器的广泛应用,对航空器的安全问题提出了更高的要求[1-3]。为了航空器安全可靠的运行,降低以及防止一般性事故与事故症候,尽量避免重大飞行事故,需加强对航空器的维护,实时挖掘异常数据[4-7]。目前,对航空器的异常数据检测方法主要有基于统计的异常数据检测，

本文编号：749413