[发明专利]一种基于一维卷积神经网络的直升机飞行状态识别方法在审
| 申请号： | 202110390010.0 | 申请日： | 2021-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN113076510A | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 熊邦书;张睿婷;欧巧凤;李新民 | 申请（专利权）人： | 南昌航空大学 |
| 主分类号： | G06F17/10 | 分类号： | G06F17/10;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南昌华成联合知识产权代理事务所(普通合伙) 36126 | 代理人： | 张建新 |
| 地址： | 330063 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 一种基于一维卷积神经网络的直升机飞行状态识别方法，包括以下步骤：(1)去除偏离正常的飞行参数数据段；(2)飞行参数预处理；(3)制作飞行状态标签数据集；(4)设计用于飞行状态识别的一维卷积神经网络模型；(5)训练并保存网络模型参数；(6)测试数据并获取每个状态识别准确率。本发明的优点是，使用所有的飞行参数作为网络输入，充分利用参数特征，增强了网络特征的多样性，提高了识别准确率；无需对飞行状态进行预分类，避免了预分类错误导致的分类误差，进一步提高了飞行状态识别的准确率；具有速度快、精度高和鲁棒性好的优点，能够准确识别出直升机的飞行状态。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 直升机 飞行 状态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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