[发明专利]基于霍普菲尔德神经网络的空中交通管制模拟仿真异常检测方法和装置有效
| 申请号： | 201510645259.6 | 申请日： | 2015-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN105261241B | 公开（公告）日： | 2017-11-07 |
| 发明（设计）人： | 张建平;段力伟;陈晓;范丹 | 申请（专利权）人： | 中国民用航空总局第二研究所 |
| 主分类号： | G08G5/00 | 分类号： | G08G5/00 |
| 代理公司： | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司11514 | 代理人： | 殷瑞剑 |
| 地址： | 610041 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供一种空中交通管制模拟仿真异常检测方法和装置，所述方法包括步骤1通过雷达管制模拟机采集管制员输入的样本参数，确定等级离散型分类标准；步骤2根据所述分类标准，对每一个样本参数进行等级离散型分类，并对分类结果进行编码，获得每一样本参数对应的样本综合指数；步骤3基于等级离散型分类的样本参数和样本综合指数，训练获得霍普菲尔德神经网络，并计算出霍普菲尔德神经网络因子；步骤4通过雷达管制模拟机采集管制员输入的实时模拟参数；步骤5将所述实时模拟参数按照等级离散型分类，按照所述霍普菲尔德神经网络，计算出对应的综合指数；步骤6若步骤4中得出的综合指数属于异常类别，进行异常警告。因此，能够对管制员在空中交通管制模拟仿真异常检测过程中实时输入的模拟参数进行检测，及时、准确地检测输入参数对应的分类和异常操作提示。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 霍普菲尔德 神经网络 空中 交通 管制 模拟 仿真 异常 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种空中交通管制模拟仿真异常检测方法，其特征在于，包括：步骤1：通过雷达管制模拟机采集管制员输入的样本参数，确定等级离散型分类标准；步骤2：根据所述分类标准，对每一个样本参数进行等级离散型分类，并对分类结果进行编码，获得每一样本参数对应的样本综合指数；步骤3：基于等级离散型分类的样本参数和样本综合指数，训练获得霍普菲尔德神经网络，并计算出霍普菲尔德神经网络因子；步骤4：通过雷达管制模拟机采集管制员输入的实时模拟参数；步骤5：将所述实时模拟参数按照等级离散型分类，按照所述霍普菲尔德神经网络，计算出对应的综合指数；步骤6：若步骤5中得出的综合指数属于异常类别，进行异常警告。
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