[发明专利]一种基于模式识别的机场跑道道面适航性判别方法有效
| 申请号： | 201810160134.8 | 申请日： | 2018-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN110163227B | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 张新平;张严慈;凌萍萍 | 申请（专利权）人： | 山东炎黄工业设计有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京鼎德宝专利代理事务所(特殊普通合伙) 11823 | 代理人： | 牟炳彦 |
| 地址： | 264006 山东省烟台市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于模式识别的机场跑道道面适航性判别方法，包括：采用容差模糊聚类算法，对数据样本进行聚类和预处理；优化RBF神经网络中隐含层神经元数量，以获得最优的实时性；对RBF神经网络进行训练；采用多维补偿方法对算法的局部进行优化，实现以最少的隐含层神经元数来完成最精确的判别结果。本发明只需要获取跑道监控图像，即可实时完成机场跑道道面适航性的判别，无需人工与其他设备参与，具有判别速度快、效率高和安全稳定的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模式识别 机场 跑道 适航性 判别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于模式识别的机场跑道道面适航性判别方法，其特征在于：包括以下步骤：A.采用容差模糊聚类算法，对数据样本进行聚类和预处理；B.优化RBF神经网络中隐含层神经元数量，以获得最优的实时性；C.对RBF神经网络进行训练；D.采用多维补偿方法对算法的局部进行优化，实现以最少的隐含层神经元数来完成最精确的判别结果。
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