[发明专利]一种飞机飞行模拟参数数据的生成方法

权利要求书

1.一种飞机飞行模拟参数数据的生成方法，其特征在于，包括：

获取多种格式的飞机飞行参数数据源文件；

对获取到的数据源文件按照不同格式进行预处理，所述预处理包括对数据文件进行分类，分析文件数据特点，将数据按多种方式转变成数据图图像的形式；

构建生成网络和判别网络；

将多种随机分布的向量输入到生成网络，生成网络同时接收来自判别网络的反馈，从而更新生成网络参数；

将生成网络输出的过渡飞机飞行参数数据送入到判别网络，判别网络同时接收来自生成网络的反馈，以及经过预处理的数据源文件，输出图像真伪程度标签，进而更新判别网络参数；

采用多组训练样本作为训练数据进行训练；

训练完成后进行测试，利用训练好的生成模型对生成网络进行测试，输入为多种随机分布的向量，输出虚拟飞机飞行参数数据；

将虚拟飞机飞行参数数据进行分析、分类，并转换为多种格式的虚拟飞行参数数据文件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的多种格式的虚拟飞行参数数据文件包括“.dat”、“.bin”、“mdb”、“.xml”、“.txt”的格式文件。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的多种随机分布包括随机均匀分布、高斯分布。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的多种格式的飞机飞行参数数据源文件包括“.dat”、“.bin”、“mdb”、“.xml”、“.txt”的格式文件。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，训练过程中采用的多组训练样本具体包括：

训练过程中，一次训练以一种数据图的一组训练样本作为训练数据进行训练；或，

训练过程中，一次训练以一种数据图的多组训练样本作为训练数据进行训练；或，

训练过程中，一次训练以多种数据图中每种数据图选择其中的一组训练样本作为训练数据进行训练；或，

训练过程中，一次训练以多种数据图中每种数据图选择其中的多组训练样本作为训练数据进行训练。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以全连接神经网络或者多个反卷积层构成的反卷积网络作为生成网络结构，以全连接层或者多个卷基层构成的卷积网络作为判别网络结构；所述生成网络和判别网络互相激励更新彼此的参数。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理中，所述数据图包括：以时间为横坐标以参数实际值为纵坐标构成的时间参数数据图TPG，以一种参数数据实际值为横坐标以另一种参数数据实际值为纵坐标构成的参数参数数据图PPG。