[发明专利]飞行员工作状态识别模型的建模方法在审
| 申请号： | 201710445742.9 | 申请日： | 2017-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN107392226A | 公开（公告）日： | 2017-11-24 |
| 发明（设计）人： | 吴奇;刘栋楠 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司31236 | 代理人： | 郭国中 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种飞行员工作状态识别模型的建模方法，包括如下步骤步骤S1对飞行数据进行预处理；步骤S2对预处理后的飞行数据进行特征提取；步骤S3利用Treelets算法对提取出的特征进行数据降维；步骤S4利用基于布谷鸟算法优化的高斯过程分类器对降维后的数据进行训练建模。本发明具有良好的时域局部化能力，对噪声干扰也有免疫，使得特征值更加严谨。将原始数据降到更加低的维度，从而使降维后的数据复杂度降低，为下一步更加准确分类打下基础。参数优化相对容易，且更易收敛。尽可能为函数寻找全局或者近似全局优化结果，避免了模型的局部最优化。 | ||
| 搜索关键词： | 飞行员 工作 状态 识别 模型 建模 方法 | ||
【主权项】：
一种飞行员工作状态识别模型的建模方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：对飞行数据进行预处理；步骤S2：对预处理后的飞行数据进行特征提取；步骤S3：利用Treelets算法对提取出的特征进行数据降维；步骤S4：利用基于布谷鸟算法优化的高斯过程分类器对降维后的特征数据进行训练建模。
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