摘要
由于不可避免地存在着数据被污染的情况,对飞行参数记录系统所记录的数据进行预处理已变得十分重要,该文通过对飞行参数以及统计学习理论与支持向量机的理论分析,提出了一种基于状态匹配与支持向量机的缺失飞行参数方法,对缺失飞行数据进行了有效地预测与补充。通过对不同情况的仿真,结果也说明了这种方法可行并且有效。
The preprocess of the data recorded by the flight data recorder is very importan t because of the dirty data.!On the base of analyzing the theory of s tatic learning theory and support vector machines, we propose a filling in metho d of the absent flight parameter. We predict and fill in the absent flight param eter efficiently. The results of different simulations also show that the method is valid and efficient.
出处
《计算机仿真》
CSCD
2005年第4期27-31,共5页
Computer Simulation
关键词
支持向量机
统计学习理论
数据挖掘
参数预测
Support vector machines
Static learning theory
Data mining
Paramete r predicting
