[发明专利]基于时序QAR参数曲线聚类的重着陆成因自动推理方法及系统有效
| 申请号： | 201910208997.2 | 申请日： | 2019-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN109978168B | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 綦麟;李彤;刘柳 | 申请（专利权）人： | 北京瑞斯克企业管理咨询有限公司;四川函钛科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N5/04 | 分类号： | G06N5/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京汇泽知识产权代理有限公司 11228 | 代理人： | 武君 |
| 地址： | 100020 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于时序QAR参数曲线聚类的重着陆成因自动推理方法及系统，属于机器学习领域。该方法根据QAR参数中VRTG峰值的出现时刻对重着陆情况进行了系统分类，并进一步根据重着陆的成因将第一类重着陆细分为I‑1、I‑2和I‑3三种子类型，然后从IVV、PITCH、HEIGHT等关键参数曲线中特征提取特征向量，并利用K‑means聚类算法对特征向量进行聚类，最后与人工分类的结果进行了比较，从而实现第一类重着陆的成因自动推理。实验结果显示，本发提出的算法分类准确率高达93.1％，且对I‑2和I‑3型重着陆的预测准确率达到了100％，能够很好地实现第一类重着陆的成因自动推理。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时序 qar 参数 曲线 着陆 成因 自动 推理 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.基于时序QAR参数曲线聚类的重着陆成因自动推理方法，其特征在于：该方法为：根据QAR参数中VRTG峰值的出现时刻对重着陆情况进行系统分类；针对第一类重着陆，进一步根据重着陆的成因将其细分为I‑1、I‑2和I‑3三种子类型，然后从IVV、PITCH、HEIGHT等关键参数曲线中特征提取特征向量，并利用K‑means聚类算法对特征向量进行聚类，最后与人工分类的结果进行比较，从而实现第一类重着陆的成因自动推理。
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