基于MWF改进的航迹标牌避让算法

为改善指挥控制网中大批量航迹场景下航迹显示信息重叠问题,增强操作员实时决策能力,文章提出了一种基于数学权重公式(Mathematical Weighted Formula,MWF)的改进算法来计算航迹显示要素避让成本,从而通过最小化航迹集合的总避让成本,得到一个避让策略优化解的高效算法。实验结果表明,该算法可以有效地改善航迹显示信息重叠问题。

基于卷积神经网络的多标签飞机识别算法

针对标签间具有包含关系的多标签飞机识别问题,为了充分利用标签之间的相关性,解决传统方法识别准确度低和效率慢的问题,提出一种基于卷积神经网络改进的多标签网络结构——多标签卷积神经网络MLCNN(Multi-label Convolutional Neural Network)。该网络利用标签之间的包含关系,依次在卷积神经网络的不同深度分别设置各个标签的分类器,利用多个分类器同时进行误差反向传播,监督训练相应各层的网络权值参数。实验结果表明,采用特征提取层数渐减的策略可以使MLCNN的识别效果显著提升,既解决了网络层数过深导致的梯度弥散问题,也避免了单独多次训练CNN带来的弊端。采用最优结构的MLCNN在全部标签上的测试结果均优于单个标签CNN网络和SIFT+SVM经典方法。相比于每个标签单独的CNN网络,其测试识别率分别提升了1. 78%、5. 13%和7. 54%。

AIDS参数在空客A320飞机起落架控制系统排故中的应用

结合某空客A320飞机起落架控制系统故障,在对系统原理逻辑进行分析的基础上,利用飞机综合数据系统AIDS的LABEL参数,寻找新的排故思路和方法,有效提升了排故工作效率和准确性,对异地AOG支援的排故方案和航材准备也有重要意义。