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公开(公告)号：CN112257914B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202011111711.8
申请日：2020-10-16
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q50/30 , G06N7/01 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林的航空安全因果预测方法，包括步骤S1：构建基于Bow‑tie模型的航空安全致因变量关联辨识模型，确定关键致因变量；S2：建立航空安全规模数据采集清单，标签原始安全数据库中的不安全事件数据特征；S3：对不安全事件数据特征进行降维处理，得到航空公司的不安全事件建模数据；S4：构建基于随机森林模型的航空安全态势预测模型；S5：对航空安全态势预测模型的预测能力进行评价；S6：根据致因变量对航空安全态势预测结果的影响分析，对关键致因变量对航空安全不安全事件的贡献进行排序。本发明中的预测方法使得难以度量的航空安全态势定量可测，适用于当前状态的航空安全定量评估，未来航空安全态势的预测。
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公开(公告)号：CN112257914A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011111711.8
申请日：2020-10-16
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林的航空安全因果预测方法，包括步骤S1：构建基于Bow‑tie模型的航空安全致因变量关联辨识模型，确定关键致因变量；S2：建立航空安全规模数据采集清单，标签原始安全数据库中的不安全事件数据特征；S3：对不安全事件数据特征进行降维处理，得到航空公司的不安全事件建模数据；S4：构建基于随机森林模型的航空安全态势预测模型；S5：对航空安全态势预测模型的预测能力进行评价；S6：根据致因变量对航空安全态势预测结果的影响分析，对关键致因变量对航空安全不安全事件的贡献进行排序。本发明中的预测方法使得难以度量的航空安全态势定量可测，适用于当前状态的航空安全定量评估，未来航空安全态势的预测。
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公开(公告)号：CN116401528A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310278160.1
申请日：2023-03-21
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于全局‑局部散度的多元时间序列无监督降维方法，其包括以下步骤：S1、计算多元时间序列的协方差矩阵,提取协方差矩阵的上三角元素,将其组合为特征序列，得到多元时间序列的特征集Fea＝{fi|i＝1,2,…,n}；S2、使用k近邻和欧氏距离(EuclidDistance，ED)度量针对特征集建立邻域集合Nk(fi)＝{fj|j＝1,2,…,k}；S3、在找到每个样本点的邻域后，计算特征集中每个特征序列fi的邻域中心序列mi；S4、用投影后样本点的邻域方差表征局部散度.先计算投影后每个样本点邻域集合的方差，再对这些方差累加求和，得到局部散度；S5、根据步骤S3中得到的领域中心点，计算领域中心点的方差得到全局方差。最终通过实验结果表明本方法获得的低维投影序列可代表原始MTS，实现了较为明显的降维。
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公开(公告)号：CN114092745A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111427533.4
申请日：2021-11-26
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01N25/72
Abstract: 提供一种碳纤维复合材料红外热成像分层缺陷面积自动计算方法，步骤A为碳纤维复合材料红外热像分层缺陷智能识别，步骤B为将识别后缺陷面积的自动计算。本发明与现有的缺陷面积计算方法相比，采用目标检测网络结合自动化面积计算算法的方式，具有缺陷识别精度高、速度快，缺陷面积计算自动化程度高等优点。此方法适用于碳纤维复合材料产品的缺陷检测，能够提高碳纤维复合材料内部质量控制的自动化和定量化水平。
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公开(公告)号：CN110728646A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910955998.3
申请日：2019-09-26
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 公开一种基于太赫兹有效信号提取的时域分段成像方法，包括下列步骤：(1)太赫兹有效信号提取及时间校正，(2)基于有效信号提取的时间分段成像。该方法可以有效改善太赫兹图像质量，提高信噪比，对复合材料多深度缺陷检测具有显著效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110824009B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN201911137748.5
申请日：2019-11-04
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G01N29/04 , G01N29/265
Abstract: 提供一种针对复合材料筒体结构的激光超声可视化检测设备，由机械运动机构和激光超声可视化检测平台两部分组成；机械运动机构包括平板推车(1)、C型环支架(2)、步进电机(5)；激光超声可视化检测平台包括电气柜(3)、运动控制卡(4)、激光扫描单元(6)、信号处理单元(7)、超声波信号传感器(8)、计算机(9)和显示器(10)；被检测的复合材料筒体结构(11)置于C型环支架(2)的大致中央位置，筒壁面对C型环支架(2)，便于检测。检测不需要液体耦合剂，消除了传统的超声检测中由于液体耦合介质的使用带来的对超声波信号的影响，对结构表面、环境产生的污染和破坏以及操作上的不便；对于不同大小的筒体结构可以采用不同的激光扫描速度，从而保证检测效率，大大缩短检测时间。
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公开(公告)号：CN112257935B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202011158039.8
申请日：2020-10-26
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/30 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM—RBF神经网络模型的航空安全预测方法，包括步骤S1：建立LSTM—RBF模型；步骤S2：利用LSTM—RBF模型对航空安全进行预测；利用LSTM模型训练致因事件数据样本，分析各类致因事件的时序变化趋势；利用RBF模型训练致因事件与航空不安全后果事件数据间的因果联系，计算各类致因因素的作用权值，该模型通过研究致因事件的时序规律，进而预测航空不安全后果事件变化趋势。
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公开(公告)号：CN110728646B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201910955998.3
申请日：2019-09-26
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 公开一种基于太赫兹有效信号提取的时域分段成像方法，包括下列步骤：(1)太赫兹有效信号提取及时间校正，(2)基于有效信号提取的时间分段成像。该方法可以有效改善太赫兹图像质量，提高信噪比，对复合材料多深度缺陷检测具有显著效果。
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公开(公告)号：CN114092745B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111427533.4
申请日：2021-11-26
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01N25/72
Abstract: 提供一种碳纤维复合材料红外热成像分层缺陷面积自动计算方法，步骤A为碳纤维复合材料红外热像分层缺陷智能识别，步骤B为将识别后缺陷面积的自动计算。本发明与现有的缺陷面积计算方法相比，采用目标检测网络结合自动化面积计算算法的方式，具有缺陷识别精度高、速度快，缺陷面积计算自动化程度高等优点。此方法适用于碳纤维复合材料产品的缺陷检测，能够提高碳纤维复合材料内部质量控制的自动化和定量化水平。
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公开(公告)号：CN112257935A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011158039.8
申请日：2020-10-26
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM—RBF神经网络模型的航空安全预测方法，包括步骤S1：建立LSTM—RBF模型；步骤S2：利用LSTM—RBF模型对航空安全进行预测；利用LSTM模型训练致因事件数据样本，分析各类致因事件的时序变化趋势；利用RBF模型训练致因事件与航空不安全后果事件数据间的因果联系，计算各类致因因素的作用权值，该模型通过研究致因事件的时序规律，进而预测航空不安全后果事件变化趋势。
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