时间序列降维及机场噪声中的机型识别

发布时间：2017-10-10 00:38

  本文关键词：时间序列降维及机场噪声中的机型识别

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【摘要】：为了提高非完整标记的高维机场噪声数据的处理速度和效率,研究了时间序列降维及机场噪声中的机型识别问题。首先采用概率类和不相关判别的半监督局部Fisher方法(SLFisher)得到降维转换矩阵,再将时间序列数据由高维空间映射到低维空间,最后在低维数据上进行k最近邻分类(kNN)。在国内某机场的实测噪声数据上的实验结果表明,SLFisher降维后机场噪声事件数据的机型识别效果取得显著提升。
【作者单位】： 南京航空航天大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 人工智能 机场噪声 时间序列 降维 机型识别
【基金】：国家自然科学基金重点项目(61139002) 中央高校科研业务费专项资金项目(NS2015091) 江苏省博士后科研资助计划项目(1301013A)
【分类号】：V351;TP18
【正文快照】：

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本文编号：1003384