本文關(guān)鍵詞：時(shí)間序列降維及機(jī)場(chǎng)噪聲中的機(jī)型識(shí)別

  更多相關(guān)文章： 人工智能 機(jī)場(chǎng)噪聲 時(shí)間序列 降維 機(jī)型識(shí)別

【摘要】：為了提高非完整標(biāo)記的高維機(jī)場(chǎng)噪聲數(shù)據(jù)的處理速度和效率,研究了時(shí)間序列降維及機(jī)場(chǎng)噪聲中的機(jī)型識(shí)別問(wèn)題。首先采用概率類和不相關(guān)判別的半監(jiān)督局部Fisher方法(SLFisher)得到降維轉(zhuǎn)換矩陣,再將時(shí)間序列數(shù)據(jù)由高維空間映射到低維空間,最后在低維數(shù)據(jù)上進(jìn)行k最近鄰分類(kNN)。在國(guó)內(nèi)某機(jī)場(chǎng)的實(shí)測(cè)噪聲數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,SLFisher降維后機(jī)場(chǎng)噪聲事件數(shù)據(jù)的機(jī)型識(shí)別效果取得顯著提升。
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 人工智能 機(jī)場(chǎng)噪聲 時(shí)間序列 降維 機(jī)型識(shí)別
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(61139002) 中央高�？蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(NS2015091) 江蘇省博士后科研資助計(jì)劃項(xiàng)目(1301013A)
【分類號(hào)】：V351;TP18
【正文快照】：

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：1003384