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| 1 | 基于深度学习的航空飞行器故障自助检测研究显示文摘针对航空飞行器故障的随机性、多层次性,造成飞行器的状态数据分布受到非线性干扰,采用传统的故障检测时,随机变量的取值范围受到这种干扰的影响,导致收敛性差、漏检率和误检率高的问题。提出深度学习的航空飞行器故障自助检测算法。依据受限波尔兹曼基原理构建深度学习网络的故障检测模型,在模型中引入能量函数,求解隐含层节点和可视节点的激活概率,采用极大似然的学习方法,遍历深度学习网络模型节点,获取最优解,实现对当前故障状态的有效判定,从而完成航空飞行器故障的自助检测。实验结果表明,采用改进算法进行航空飞行器故障自助检测,可以提高故障检测的准确率,减小误差,节约运行成本,具有更强的鲁棒性。 | 冯通 | 2015 | 计算机仿真2015，32，11： | 7 |
| 2 | 空间服务与操控中的人工智能技术显示文摘介绍了国内外空间服务与操控领域及人工智能技术应用发展现状,并针对性提出非合作目标燃料补加、合作目标在轨组装、星表太阳能电站建造、微小飞行器'镜群'试验共4类人工智能应用场景,规划了阶段目标和需突破的关键技术,可作为空间服务与操控技术智能化发展的参考。 | 陈萌 肖余之 张涛 | 2018 | 载人航天2018，24，3： | 7 |
| 3 | 大型电力网络电气传动故障检测方法仿真研究显示文摘在大型电力网络电气传动故障检测优化问题的研究中,由于系统的复杂性较高,处理起来具有一定难度,造成具有检测周期长、耗时长、低信度的弊端,提出采用独立变量分析优化算法的大型电力网络电气传动故障检测方法。根据故障发生时的紧急程度,对故障进行分类,建立电气传动的故障模型,依据相关理论对初始观测数据进行预处理,提高电气传动故障的检测效率,根据独立变量分析优化算法对预处理后的观测变量进行分析,提取特征向量,分析观测数据偏离标准的程度,从而实现大型电力网络电气传动故障的有效检测。实验结果表明,采用改进算法进行大型电力网络电气传动故障检测,能够提高故障检测的准确率、降低检测误差,为大型电力网络的安全提供数据支撑,满足实际生产需求。 | 李皓婧 张克磊 | 2015 | 计算机仿真2015，32，9： | 2 |
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