国家自然科学基金(61139002)
- 作品数：80 被引量：415H指数：9
- 相关作者：徐涛王建东袁家斌陈海燕冯霞更多>>
- 相关机构：南京航空航天大学中国民航大学南京信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中国民航总局科技基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程理学航空宇航科学技术更多>>
- 单飞行事件噪声关联规则挖掘及信念网络表示
- 2016年
- 挖掘各种噪声影响因素与机场噪声之间的关联规则,能够为机场经营者制定有效的降噪措施提供科学依据。先将FP-Growth算法与数据立方体相结合,构造FP-Growth-Cube算法挖掘单飞行事件噪声与各噪声影响因素之间的关联规则,然后通过信念网络可视化表示关联规则。此方法不但直观、清晰,而且克服了关联规则不能表达不同规则之间联系的弱点,图形化地综合表示各因素对噪声的影响。最后,实验从降噪措施之一的机型选择角度,与权威噪声预测软件INM对比,验证了该方法的可行性和有效性。
- 徐涛杨婷婷谢继文
- 关键词：关联规则信念网络
- 单个飞机噪声事件最小顶点覆盖模型的机场噪声监测点分布方法被引量：4
- 2012年
- 为监测和分析中小型机场附近噪声污染状况,提出一种基于单个飞机噪声事件最小顶点覆盖模型的机场噪声监测点分布方法。该方法以大量网格点作为候选监测点,形成顶点集合,利用INM噪声预测软件计算各顶点在每个噪声事件发生时的噪声值,根据单个飞机噪声事件的限值确定各顶点监测到的噪声事件,从而建立最小顶点覆盖模型,然后采用改进的贪心算法求得近似最优解,使得顶点能覆盖所有噪声事件并且个数最少,实验证明改进的贪心算法比传统的贪心算法得到的解更优,需要的监测点更少。
- 丁文婷徐涛杨国庆
- 关键词：声学贪心算法
- 时间序列降维及机场噪声中的机型识别被引量：4
- 2016年
- 为了提高非完整标记的高维机场噪声数据的处理速度和效率,研究了时间序列降维及机场噪声中的机型识别问题。首先采用概率类和不相关判别的半监督局部Fisher方法(SLFisher)得到降维转换矩阵,再将时间序列数据由高维空间映射到低维空间,最后在低维数据上进行k最近邻分类(kNN)。在国内某机场的实测噪声数据上的实验结果表明,SLFisher降维后机场噪声事件数据的机型识别效果取得显著提升。
- 王寅同王建东陈海燕
- 关键词：人工智能机场噪声时间序列降维
- 一种BP神经网络机场噪声预测模型被引量：12
- 2013年
- 机场噪声预测对机场噪声控制、航班计划制定和机场规划设计具有十分重要的作用。现有的机场噪声预测模型都是以飞机的噪声距离曲线(NPD曲线)为核心,用相应的数学模型将其修正至与具体机场的特定环境条件相关的噪声传播模型,存在预测成本高和误差大的缺点。针对这种情况,提出一种使用BP神经网络利用机场噪声历史监测数据进行NPD曲线修正计算方法,从而建立适用于特定机场环境条件的机场噪声预测模型。实验表明,在特定机场的特定环境条件下,允许误差为0.5dB时,该模型预测准确率高达91.5%以上,具有预测成本小、准确度高的特点。
- 杜继涛张育平徐涛
- 关键词：机场噪声
- 一种基于遗传算法的模糊关联规则挖掘方法被引量：1
- 2012年
- 文中提出了一种基于遗传算法的生成隶属度函数的方法,该方法通过遗传算法对初始种群进行优化,获得一个适应度较高的隶属度函数编码,然后再根据机场噪声数据的实际标准对优化后得到的隶属度函数进行修正,进而得到梯形分布的隶属度函数编码。最后通过得到的隶属度函数对数据进行模糊化,并采用FP-trees算法生成模糊关联规则。该文针对数量型属性提出了这种方法,它的优点是能够使通过遗传算法得到的较优的隶属度函数更加适用于实际的数据集。
- 王畅周勇
- 关键词：隶属度函数适应度模糊关联规则
- 一种带QoS保障的PH-AODV路由协议
- 2012年
- 随着网络的发展和用户需求的不断提高,在无线Mesh网络中传送不同类型业务的需求与日俱增。它不仅要求能够通信,同时要求网络能够在延时、抖动、丢包率等方面提供保障。结合蚁群算法与无线Mesh网络的特点,本文将改进的基于信息素扩散的蚁群算法应用于AODV协议中,提出了一种带QoS保障的无线Mesh路由协议PH-AODV。协议将QoS指标作为信息素一部分参与信息素更新,QoS指标能对路由选择产生直接影响,从而使得路由带QoS保障。在信息素更新的过程中,综合考虑可供选择节点的拥塞情况,在路由满足其他QoS需求的同时,平衡了全网的负载。仿真结果表明,与AODV和AOMDV相比,PH-AODV有效地提高了数据包发送率、端到端延迟、吞吐量等方面的性能。
- 陈启亮陈兵袁家斌
- 关键词：无线MESH网络蚁群算法信息素扩散
- 特征加权的阴影C均值聚类新算法(英文)被引量：2
- 2012年
- 将特征加权的划分聚类方法应用在阴影集的框架中阴影聚类产生的核心区和边界区的样本对每一个类的质心有不同的影响。通过集成特征权重,加权计算的公式引入到聚类算法中。权重指数的选择对于好的聚类结果非常关键,而且权重随着每次迭代划分而更新。文中给出了算法的收敛性,并且使用了可行的聚类有效性指标。在合成数据集和真实数值数据集上的不同特征权重的实验结果表明,该加权算法优于其他不加权算法。
- 王丽娜王建东姜坚
- 关键词：模糊C均值算法
- 一种基于信念修正思想的SVR增量学习算法被引量：2
- 2015年
- 针对实际应用中数据的批量到达,以及系统的存储压力和学习效率低等问题,提出一种基于信念修正思想的SVR增量学习算法.首先从历史样本信息中提取信念集,根据信念集和新增数据的特点选择相应的信念集建立支持向量回归模型并进行预测;然后对信念集进行修正,调整当前认知状态,使该算法对在线和批处理增量学习都有很好的适应性.在标准数据集上的测试验证了算法的良好性能;在某机场噪声实测数据上的对比实验也表明,该算法的性能明显优于传统学习算法和一般增量学习算法.
- 陈海燕丰文安王建东王寅同孙博
- 关键词：信念修正支持向量回归机场噪声
- 基于量子混合协同进化的自适应多级联属性约简(英文)
- 2012年
- 针对传统生物启发式方法在决策表中属性约简求解效率不高和难以协同约简等问题,提出一种基于量子混合协同进化的自适应多级联属性约简算法. 首先设计了一种新型高效的自适应量子角旋转策略,指导参与属性约简的进化种群自适应相互演进,加速算法收敛. 然后构建了合作和竞争混合的协同进化级联模型,根据执行经验记录分割属性种群集,提高约简子种群的多样性,并产生种群精英以增强其寻优经验共享,快速找到全局最小属性约简集. 实验结果表明,与同类典型算法相比,该算法在最小属性约简效率和精度方面具有明显优势.
- 丁卫平王建东施佺管致锦
- 关键词：属性约简
- 基于航迹分割的航空器噪声预测模型被引量：2
- 2014年
- 根据航空器的航迹来预测其影响区域的噪声情况,基于航迹的几何特性,将航迹分成直线段航迹和曲线段航迹两个基本航迹元素;确定了直线段和曲线段的各自影响范围之后,分别计算各航迹段对它们影响区域的噪声值贡献情况;统计了各个航迹段对监测点的噪声影响之后,综合得出整个航迹段对监测点的噪声影响,从而建立了航空器航迹噪声预测的模型。将该模型计算的结果分别和软件模拟数据、实际监测数据进行对比分析,发现该模型在航迹段内对监测点噪声均值的预测较为准确,监测点噪声峰值预测结果更接近实测数据。
- 丁建立周磊
- 关键词：飞行航迹噪声强度噪声预测
