【摘 要】
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针对直升机飞行状态识别训练样本数据少而导致识别率不高的问题,提出一种基于随机森林的直升机飞行状态识别方法。首先利用去野点、限幅、平滑处理对飞行数据进行预处理,并根
【机 构】
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南昌航空大学图像处理与模式识别省重点实验室,中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学国防科技重点实验室,中航工业洪都航空工业集团有限责任公司飞机设计研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61462063);航空科学基金(No.20135756010);江西省高等学校科技落地项目基金(No.KJLD13058)
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针对直升机飞行状态识别训练样本数据少而导致识别率不高的问题,提出一种基于随机森林的直升机飞行状态识别方法。首先利用去野点、限幅、平滑处理对飞行数据进行预处理,并根据特征参数将飞行状态分为8个小类;然后利用随机森林识别率较高的特点,对每一小类进行随机森林分类器设计;最后利用训练样本训练每个随机森林分类器,并将训练好的随机森林分类器识别直升机全起落飞行状态。以某型直升机实飞数据作为实验数据,将该方法与RBF神经网络法和SVM法进行对比实验,结果表明在小样本情况下该方法识别率有明显提高,识别速度也有所提高,可为直升机寿命预测提供依据。
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