-
公开(公告)号：CN117786467B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410218111.3
申请日：2024-02-28
Applicant: 上海交通大学四川研究院
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/12
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应加点的飞机着陆风险预测的分类模型构建方法，其包括S1获取样本集，并采用样本集对分类模型进行训练，得到分类器模型；S2判断样本集是否已进行至少一次加点操作，若是，进入步骤S4，否则进入步骤S3；S3基于分类器模型和梯度加点方法，生成预设数量的新样本点，并进入步骤S5；S4获取遗传算法的决策变量、优化目标和约束条件，采用遗传算法对分类器模型进行寻优，生成预设数量新样本点，并进入步骤S5；S5将生成的新样本点加入样本集中形成训练集，并采用训练集对分类器模型进行训练；S6判断迭代训练后的分类器模型是否满足终止训练条件，若是，则输出训练样本集和分类器模型，否则，采用训练集更新样本集，并返回步骤S2。
-
公开(公告)号：CN118966024A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411441259.X
申请日：2024-10-16
Applicant: 上海交通大学四川研究院
IPC: G06F30/27 , G06F18/241 , G06F18/23213 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类分析的飞机自动着陆仿真危险点搜索方法，其包括S1进行预设次数的蒙特卡洛仿真，将输出结果为危险的样本点存储至危险样本集中；S2对危险样本集中的样本点进行归一化；S3对危险样本集中的样本点进行聚类，计算聚类后每个类别的中心点；S4产生随机样本点，当随机样本点满足条件时，将其加入样本集中；S5判断样本集中的随机样本点数量是否达到预设加点数量，若是进入S6，否则返回S4；S6对随机样本点进行仿真，将输出结果为危险的随机样本点存储至危险样本集中；S7判断危险样本集中的样本点数量是否达到预设样本数量，若是进入S8，否则返回S3；S8对危险样本集中样本点进行反归一化得到最终的危险样本集。
-
公开(公告)号：CN118966024B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411441259.X
申请日：2024-10-16
Applicant: 上海交通大学四川研究院
IPC: G06F30/27 , G06F18/241 , G06F18/23213 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类分析的飞机自动着陆仿真危险点搜索方法，其包括S1进行预设次数的蒙特卡洛仿真，将输出结果为危险的样本点存储至危险样本集中；S2对危险样本集中的样本点进行归一化；S3对危险样本集中的样本点进行聚类，计算聚类后每个类别的中心点；S4产生随机样本点，当随机样本点满足条件时，将其加入样本集中；S5判断样本集中的随机样本点数量是否达到预设加点数量，若是进入S6，否则返回S4；S6对随机样本点进行仿真，将输出结果为危险的随机样本点存储至危险样本集中；S7判断危险样本集中的样本点数量是否达到预设样本数量，若是进入S8，否则返回S3；S8对危险样本集中样本点进行反归一化得到最终的危险样本集。
-
公开(公告)号：CN117786467A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410218111.3
申请日：2024-02-28
Applicant: 上海交通大学四川研究院
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/12
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应加点的飞机着陆风险预测的分类模型构建方法，其包括S1获取样本集，并采用样本集对分类模型进行训练，得到分类器模型；S2判断样本集是否已进行至少一次加点操作，若是，进入步骤S4，否则进入步骤S3；S3基于分类器模型和梯度加点方法，生成预设数量的新样本点，并进入步骤S5；S4获取遗传算法的决策变量、优化目标和约束条件，采用遗传算法对分类器模型进行寻优，生成预设数量新样本点，并进入步骤S5；S5将生成的新样本点加入样本集中形成训练集，并采用训练集对分类器模型进行训练；S6判断迭代训练后的分类器模型是否满足终止训练条件，若是，则输出训练样本集和分类器模型，否则，采用训练集更新样本集，并返回步骤S2。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.023 seconds)
