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一种适用于航天大数据的深度决策树模型
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作者 常霄 黄智濒 +1 位作者 禹旻 杨武兵 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期1-6,共6页
常规处理百万网格航天大数据的物理量回归分析方法不适用于复杂的流场环境,可使用多种机器学习模型解决该问题。但已有的机器学习模型无法同时具备高预测精度、模型可解释性和大数据处理能力。对此,提出了一种新型深度决策树模型。基于... 常规处理百万网格航天大数据的物理量回归分析方法不适用于复杂的流场环境,可使用多种机器学习模型解决该问题。但已有的机器学习模型无法同时具备高预测精度、模型可解释性和大数据处理能力。对此,提出了一种新型深度决策树模型。基于堆叠的深度森林模型,通过自适应多粒度扫描和自生长级联森林对隐藏特征进行提取和利用。使用航天大数据进行实验,结果表明所提模型在预测精度、泛化性能和核心功能增益等方面优于随机森林、XGBoost和LightGBM模型。 展开更多
关键词 深度决策树 机器学习 堆叠模型 航天大数据
原文传递
基于大数据的航天飞行器智能车间平台的研究 被引量:3
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作者 王宇生 吴国华 《制造业自动化》 CSCD 2020年第4期5-8,28,共5页
为解决传统航天飞行器车间生产过程中柔性不足、零部件配送等问题,基于大数据,将工业互联网的技术运用到车间平台中,将物联网与车间设备相连互通,优化工艺,实现航天飞行器车间智能决策与分析,进一步促进信息化的融合发展。具体将RFID技... 为解决传统航天飞行器车间生产过程中柔性不足、零部件配送等问题,基于大数据,将工业互联网的技术运用到车间平台中,将物联网与车间设备相连互通,优化工艺,实现航天飞行器车间智能决策与分析,进一步促进信息化的融合发展。具体将RFID技术引入到平台中,进行大数据的收集、过滤和分析,将车间生产信息发送至平台,供各个岗位的员工进行决策;并且在整个过程中,车间AGV会随时接受主调空系统调空指令,负责车间原料和成品的物流。此避免车间生产过程中因为信息孤岛、生产柔性不足、人员管理混乱等问题引起生产效率不高、生产成本上升、生产时间延迟等问题,用科学的方法使航天飞行器智能车间的整个工作链畅通、平稳的运行下去。 展开更多
关键词 大数据工业互联网柔性生产航天飞行器 RFID技术
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卫星时序数据挖掘节点级并行与优化方法 被引量:7
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作者 鲍军鹏 杨科 周静 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期2470-2478,共9页
智能卫星技术对卫星时间序列数据挖掘提出了越来越多的需求。通常卫星数据计算量都非常大,若串行执行则需要较长时间。以卫星异变过程多类型特征分析过程为典型代表,针对窗口划分与向量相似度计算、特征提取、傅里叶变换、聚类等常见数... 智能卫星技术对卫星时间序列数据挖掘提出了越来越多的需求。通常卫星数据计算量都非常大,若串行执行则需要较长时间。以卫星异变过程多类型特征分析过程为典型代表,针对窗口划分与向量相似度计算、特征提取、傅里叶变换、聚类等常见数据挖掘操作,探讨了在多核CPU和GPU的典型异构计算节点中对时序数据挖掘过程进行并行优化的多种策略,包括向量化方法、多进程方法、GPU计算等方法。对这几种优化策略的适用情况进行了实验分析对比。结果表明,针对不同任务情况综合使用多种优化策略具有显著提升效果。 展开更多
关键词 航天大数据 数据挖掘 智能卫星 并行化 GPU
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THE APPLICATION OF ASSIMILATED AIRCRAFT DATA IN SIMULATING A HEAVY RAIN OVER SOUTH CHINA IN JUNE 2005
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作者 梁科 万齐林 +2 位作者 丁伟钰 陈子通 黄燕燕 《Journal of Tropical Meteorology》 SCIE 2007年第2期160-164,共5页
Regular and irregular observational data are used to analyze and simulate a torrential rain over the south of China on 18 - 24 June 2005. Since the regular data cannot depict the rainfall system fully, GRAPES model is... Regular and irregular observational data are used to analyze and simulate a torrential rain over the south of China on 18 - 24 June 2005. Since the regular data cannot depict the rainfall system fully, GRAPES model is used to simulate this process. Different data are assimilated for 12 hours by its simulating system and different analysis data are obtained. In order to analyze how well the model forecast has been improved with the addition of assimilated aircraft data, these different analysis data are used as the first-guess data to conduct two control numerical simulation tests. From these tests, it is proved that be model that adds aircraft assimilation data can simulate the main region of precipitation, which is more consistent with the observed precipitation than the model that does not, and that the accuracy rate is also improved. These numerical simulation tests not only show that it is necessary and capable to improve the modeling of this torrential rain process by using aircraft data, but also lays the foundation for forecasting heavy rains in the south of China based on aircraft data. 展开更多
关键词 heavy rain over South of China aircraft data data assimilation model simulation
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