基于优化MSR的夜间道路图像增强方法 被引量：12

1

作者 刘富 刘璐 +1 位作者 侯涛 刘云 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期323-330,共8页

为了提高夜间道路图像质量,提升目标在图像中的可见度及对比度,降低夜间道路图像目标检测难度,提出了一种基于优化多尺度Retinex算法(MSR)的夜间道路图像增强方法。首先,将RGB图像转换到YUV色彩空间;其次,将最小可觉差(JND)的倒数作为MS... 为了提高夜间道路图像质量,提升目标在图像中的可见度及对比度,降低夜间道路图像目标检测难度,提出了一种基于优化多尺度Retinex算法(MSR)的夜间道路图像增强方法。首先,将RGB图像转换到YUV色彩空间;其次,将最小可觉差(JND)的倒数作为MSR算法中入射图像的系数构建优化MSR算法,并利用该优化算法对Y通道进行亮度自适应调节,同时对U、V通道按比例调整得到新图像;然后,将得到的新图像与原始图像按照1:1比例结合以保留图像细节;最后,利用限制对比度自适应直方图均衡化方法(CLAHE)提升图像对比度,得到最终增强图像。在包含有770张夜间道路图像的数据集上开展实验,结果表明:本文方法实现了夜间道路图像亮度自适应调节,缓解了图像亮度不均匀的情况,增强了图像的清晰度,增加了图像的细节信息,利用支持向量机算法(SVM)进行前方车辆检测,漏检率、误检率分别下降了2.61%、4.35%。 展开更多

关键词 模式识别与智能系统 图像处理 夜间图像增强 优化MSR算法 亮度自适应调节

原文传递

机器人足球颜色分类研究 被引量：8

2

作者 曹爱增 石兴广 +1 位作者 刘峰 李金屏 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 2005年第3期239-241,共3页

针对机器人足球比赛中机器人识别的实时性要求,在基于YUV色彩空间上,提出采用混合方法进行颜色分类。在确定种子点时,采用阈值法,而在队员识别时采用人工神经网络通过训练得到一个颜色分类器进行分类,通过实验,能够较准确地对机器人足... 针对机器人足球比赛中机器人识别的实时性要求,在基于YUV色彩空间上,提出采用混合方法进行颜色分类。在确定种子点时,采用阈值法,而在队员识别时采用人工神经网络通过训练得到一个颜色分类器进行分类,通过实验,能够较准确地对机器人足球涉及的颜色进行分类。 展开更多

关键词 模式识别与智能系统 机器人足球 人工神经网络 YUV

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室内定位特征选择算法研究 被引量：11

3

作者 张乐玫 《软件》 2015年第1期38-46,共9页

如何能提供更高精度、更短预测时间、更少成本花费和更强实用性的应用是当下室内定位的研究热点。针对提高定位精度,同时缩短定位预测时间的问题,本文将特征选择算法引入到传统的指纹定位法中,应用主成分分析法,将终端收集的数据进行空... 如何能提供更高精度、更短预测时间、更少成本花费和更强实用性的应用是当下室内定位的研究热点。针对提高定位精度,同时缩短定位预测时间的问题,本文将特征选择算法引入到传统的指纹定位法中,应用主成分分析法,将终端收集的数据进行空间变换、特征压缩,从而去除数据噪声,在实测过程中达到更高定位精度,降低定位模型复杂度,缩短预测时间的目的。同时,本文引入提升算法,通过结合并优化决策树算法,重点关注错分样本,达到优化模型训练过程,增强模型实测泛化能力的目的。特别的,将提升算法与特征选择相结合,能够提供更精确、实用能力更强的定位方法。 展开更多

关键词 模式识别与智能系统 提升算法 特征选择 室内定位

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面向无人机作战的虚拟孪生系统设计方案 被引量：7

4

作者 纪广 郝建国 张振伟 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1902-1912,共11页

针对无人机在作战仿真过程中模型精度较低、虚实交互运行较难,指挥员作战体验较弱等情况,基于虚拟孪生技术提出作战仿真系统设计方案,用于无人机实际作战与仿真推演同步运行,并根据战场态势实时输出智能化辅助决策。在数字孪生的基础上... 针对无人机在作战仿真过程中模型精度较低、虚实交互运行较难,指挥员作战体验较弱等情况,基于虚拟孪生技术提出作战仿真系统设计方案,用于无人机实际作战与仿真推演同步运行,并根据战场态势实时输出智能化辅助决策。在数字孪生的基础上提出虚拟孪生技术的内涵,结合人工智能的先进手段,设计面向无人机作战的虚拟孪生系统框架。以单兵作战四旋翼无人机的作战过程为案例,设计其硬件与软件架构,分析其运行流程。案例研究结果表明,虚拟孪生系统下的模型运行较为精准,能够实现虚实同步,交互运行,可视化界面和智能化决策实时输出让指挥员参与感增强,提升了作战指挥效率。 展开更多

关键词 模式识别与智能系统 虚拟孪生 无人机 作战 人工智能

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雷达脉内调制识别的改进残差神经网络算法 被引量：7

5

作者 徐卓君 杨雯婷 +2 位作者 杨承志 田彦涛 王晓军 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1454-1460,共7页

针对人工提取的特征计算量大且存在主观、不能完全体现信号本质以及生成时频图像耗时过长的问题,提出了一种以改进残差神经网络ResNet32为框架,对雷达时域信号特征进行提取并识别的雷达信号脉内调制的算法。算法建立9种脉内信号的时域... 针对人工提取的特征计算量大且存在主观、不能完全体现信号本质以及生成时频图像耗时过长的问题,提出了一种以改进残差神经网络ResNet32为框架,对雷达时域信号特征进行提取并识别的雷达信号脉内调制的算法。算法建立9种脉内信号的时域信号数据集,输入到ResNet32框架中进行训练、分类、识别。算法节省了大量生成时频图像的时间,并且实验验证算法在低信噪比(SNR)时的识别率更加优秀。在混合信噪比的实验条件中,SNR=-14 dB和SNR=-8 dB时的识别率均达到90%以上。 展开更多

关键词 模式识别与智能系统 雷达信号 脉内调制识别 残差神经网络

原文传递

基于相容关系的扩展粗糙集理论研究 被引量：6

6

作者 杨清波 李金屏 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 2005年第1期55-58,共4页

引入相容度的概念 ,并给出一种利用相容度确定论域的完全覆盖的方法。然后用完全覆盖中的最大相容类定义精确集、粗糙集等概念 ,建立了一种基于相容关系的相容粗糙集理论体系。在此基础上讨论了相容粗糙集的一些基本性质和相关定义。

关键词 模式识别与智能系统 相容关系 相容度 相容粗糙集

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混合CNN-HMM的人体动作识别方法 被引量：5

7

作者 张振 张师榕 +3 位作者 赵转哲 刘永明 阚延鹏 涂志健 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期444-451,共8页

针对当前人体动作识别算法检测精度不佳和实验场景多样性的问题,提出了一种混合卷积神经网络−隐马尔可夫模型(CNN-HMM)的人体动作识别方法。建立了抬腿、深蹲和仰卧臀桥3组分别包含1个标准动作姿态和5个非标准动作姿态的人体康复训练动... 针对当前人体动作识别算法检测精度不佳和实验场景多样性的问题,提出了一种混合卷积神经网络−隐马尔可夫模型(CNN-HMM)的人体动作识别方法。建立了抬腿、深蹲和仰卧臀桥3组分别包含1个标准动作姿态和5个非标准动作姿态的人体康复训练动作模型库,结合可穿戴式惯性动作捕捉系统PN2.0获取实验数据。最后从准确率、灵敏度和特异性3个方面进行性能评估。实验结果表明,该方法能够以较高识别率将6种不同动作姿态区分开,其平均识别准确率为97.00%,相较于单一CNN方法提高了5.78%。 展开更多

关键词 卷积神经网络 隐马尔可夫模型 人体动作识别 模式识别与智能系统 感知神经元

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机载广域遥感图像的尺度归一化目标检测方法

8

作者 朱圣杰 王宣 +2 位作者 徐芳 彭佳琦 王远超 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2329-2337,共9页

针对机载广域遥感图像的目标尺寸变化大、背景噪声复杂以及局部目标密集给目标检测任务带来的困难,本文通过优化分割方法统一输入图像的目标像素尺寸,并以此简化模型结构提出了一种尺度归一化卷积神经网络模型MNNet。为增强局部之间的... 针对机载广域遥感图像的目标尺寸变化大、背景噪声复杂以及局部目标密集给目标检测任务带来的困难,本文通过优化分割方法统一输入图像的目标像素尺寸,并以此简化模型结构提出了一种尺度归一化卷积神经网络模型MNNet。为增强局部之间的特征关联,本文设计了全局连接块(SGC),有效提高了检测的精度。针对现有非极大值抑制算法的超参数依赖经验设置的问题,本文提出了一种自适应非极大值抑制方法(DNMS),降低了模型的部署难度。在RSF数据集上的测试结果表明:本文模型的检测平均精度(AP)高于其他模型5.0%以上,在检测速度上达到了57.7帧/s,可以满足遥感图像的检测任务需求。 展开更多

关键词 模式识别与智能系统 计算机视觉 目标检测 遥感图像 卷积神经网络

原文传递

基于加权朴素贝叶斯分类器和极端随机树的蛋白质接触图预测 被引量：6

9

作者 金康荣 於东军 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期619-628,共10页

提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通... 提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通过粒子群算法优化得到;其次,将WNBC融合后的输出和基于序列的特征进行组合,得到更具鉴别能力的特征;在此基础上,应用极端随机树训练得到最终的蛋白质接触图预测模型。为了验证TargetPCM的有效性,在包含98个非冗余蛋白质的数据集上进行了测试。结果表明:对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的集成预测器(NeBcon)分别提高了8.2%,16.1%和5.3%。在CASP11上进一步的验证表明,对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的基于协同进化的集成预测器(MetaPSICOV)分别提高了7.4%,9.1%和7.5%。实验结果验证了本文所提蛋白质接触图预测方法的有效性。 展开更多

关键词 模式识别与智能系统 蛋白质接触图 特征提取 加权朴素贝叶斯分类器 粒子群算法 极端随机树

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基于多尺度特征融合及双重注意力机制的自监督三维人脸重建 被引量：4

10

作者 周大可 张超 杨欣 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期2428-2437,共10页

针对三维人脸重建算法的精度不足和三维人脸标注样本数量较少的问题,引入了多尺度特征提取融合模块和双重注意力机制模块,提出了一种以单幅人脸图像作为输入、利用编解码网络预测重建分量的自监督三维人脸重建算法。引入的多尺度特征提... 针对三维人脸重建算法的精度不足和三维人脸标注样本数量较少的问题,引入了多尺度特征提取融合模块和双重注意力机制模块,提出了一种以单幅人脸图像作为输入、利用编解码网络预测重建分量的自监督三维人脸重建算法。引入的多尺度特征提取融合模块有助于获取更丰富的多尺度人脸特征信息,编解码网络中引入双重注意力机制模块,进一步提升网络的特征提取能力,同时单幅图像输入的自监督方法绕开了传统方法中对于数据集的高要求。在BFM、Photoface和CelebA人脸数据集上进行了对比实验和消融实验,实验结果表明,相比于Unsup3D等代表性的人脸重建算法,本文算法在尺度不变深度误差(Scale-invariant depth error,SIDE)和平均角度偏差(Mean angle deviation,MAD)两项评价指标上,分别取得了10.3%到12.6%的性能提升;此外,该算法对输入图像的部分遮挡/缺失拥有着更好的鲁棒性。 展开更多

关键词 模式识别与智能系统 三维人脸重建 特征融合 空洞卷积 注意力机制 自监督学习

原文传递

模式识别与智能系统研究展望和对策 被引量：4

11

作者 张天序 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第S1期92-95,共4页

分析了自动化技术发展中的智能化趋势 ,具体阐明了模式识别与智能系统正在成为推动自动化领域发展的核心科学技术 .通过一些研究和应用的例子说明国外在模式识别与智能系统方面的发展状况 .最后指出我国在自动化领域面临的挑战和对策 .

关键词 模式识别 智能系统 自动化 信息 控制

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一种基于联合组核稀疏编码的多模态材料感知与识别方法 被引量：4

12

作者 何孔飞 熊鹏文 童小宝 《中国测试》 CAS 北大核心 2020年第12期129-134,共6页

传统的机器视觉方法往往难以区分具有高度相似外表的材料,因此,通过融合其他模态信息来克服视觉模态的缺陷十分必要。为解决这一问题,首先,根据各个模态的性质引入一系列合适的相似度评估方法;其次提出使用联合组核稀疏编码方法来融合... 传统的机器视觉方法往往难以区分具有高度相似外表的材料,因此,通过融合其他模态信息来克服视觉模态的缺陷十分必要。为解决这一问题,首先,根据各个模态的性质引入一系列合适的相似度评估方法;其次提出使用联合组核稀疏编码方法来融合线性不可分的多模态数据,并且详细介绍一种该模型的求解方法;最后,在包含184个材料的公开数据集上进行多层次对比试验。实验结果表明,在粗、中、细3个不同分类级别的对比实验中,其识别准确率分别为90.8%、76.6%和73.4%,相对于基于视觉模态的识别方法,基于多模态融合的材料识别方法能够显著提高识别效果。 展开更多

关键词 模式识别与智能系统 联合组核稀疏编码 多模态融合 材料识别

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基于卡尔曼滤波预测策略的动态多目标优化算法 被引量：3

13

作者 马永杰 陈敏 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1442-1458,共17页

为利用种群历史信息更有效地处理动态多目标优化的环境变化问题,提出了一种基于卡尔曼滤波预测并修正种群中心点位置的动态多目标优化算法。当环境变化后,利用卡尔曼滤波预测模型结合上一时刻的中心点预测当前时刻的种群中心点,使用近... 为利用种群历史信息更有效地处理动态多目标优化的环境变化问题,提出了一种基于卡尔曼滤波预测并修正种群中心点位置的动态多目标优化算法。当环境变化后,利用卡尔曼滤波预测模型结合上一时刻的中心点预测当前时刻的种群中心点,使用近似理想Pareto最优解集中心点对该预测值进行误差修正,并基于修正后的中心点生成新的个体以重新初始化种群。为增加种群多样性,在算法运行期间从搜索空间随机生成5个新的个体,并随机替换当前种群中相应数量的个体。将本文算法与其他动态多目标优化算法在多个测试函数中进行了对比实验,结果表明,本文算法在整个进化过程中,改进的逆世代距离(MIGD)值都相对比较小,逆世代距离(IGD)值总体上比对比算法小,计算耗时与对比算法相当。 展开更多

关键词 模式识别与智能系统 动态多目标优化 进化算法 卡尔曼滤波预测

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面向垃圾图像分类的残差语义强化网络

14

作者 苏雯 徐鑫林 +2 位作者 胡宇超 黄博涵 周佩廷 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2023年第6期1030-1040,共11页

为更好地保护生态环境并提高可回收垃圾的经济价值,针对现有的垃圾识别方法面临的分类背景复杂、垃圾目标形态变化多样等问题,提出一种面向垃圾图像分类的残差语义强化网络,能从复杂背景中剥离前景语义目标。该网络以骨干残差网络为基础... 为更好地保护生态环境并提高可回收垃圾的经济价值,针对现有的垃圾识别方法面临的分类背景复杂、垃圾目标形态变化多样等问题,提出一种面向垃圾图像分类的残差语义强化网络,能从复杂背景中剥离前景语义目标。该网络以骨干残差网络为基础,利用视觉概念采样、推理以及调制模块实现视觉语义的提取,并通过注意力模块消除语义层次和空间分辨率与视觉概念特征的差距,从而对垃圾目标形态变化更加具有鲁棒性。通过在Kaggle开源的12分类垃圾数据集及TrashNet数据集上进行实验,结果表明,相较于骨干网络ResNeXt-50和其他深层网络,该算法均取得了性能的提升,在垃圾图像分类任务上有较好表现。 展开更多

关键词 模式识别与智能系统 垃圾分类 视觉概念 视觉采样 概念推理 注意力机制

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复杂背景的夜光遥感建筑区检测 被引量：3

15

作者 李海 李洋 左峥嵘 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期369-380,共12页

提出了一种新的解决夜光遥感复杂背景问题的单阶段深度卷积检测网络,首先通过提取高维特征再特征选择的思想设计分类网络提取语义特征,并研究不同的通道数网络对降噪的影响;提出灰度能量的先验框匹配,将低噪声高质量的匹配框输入SSD检... 提出了一种新的解决夜光遥感复杂背景问题的单阶段深度卷积检测网络,首先通过提取高维特征再特征选择的思想设计分类网络提取语义特征,并研究不同的通道数网络对降噪的影响;提出灰度能量的先验框匹配,将低噪声高质量的匹配框输入SSD检测网络,并使用积分图思想简化计算;使用可变形卷积以适应目标的形变,并获取更强的几何特征表达能力;通过加入顺序连接与密集连接改进全局语义模块,引入了网络的跨层信息交互,其注意力图综合考虑了高低感受野以有效区分小型目标和背景噪声。在夜光遥感数据集上通过实验验证了所设计的网络相比于其他单阶段网络具有优势,对于复杂背景下的建筑区具有较好的检测效果。 展开更多

关键词 模式识别与智能系统 夜光遥感 深度卷积网络 建筑区检测 复杂背景

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一种人脸识别的新方法 被引量：2

16

作者 李月龙 尹建芹 李金屏 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 2006年第4期315-317,共3页

针对人脸识别过程中出现的无法有效区分多姿态人脸的问题,引入了离散余弦变换(DCT)和K-L变换来减小不同姿态所造成的影响,考虑到K-L变换可以对图象进行压缩,用K-L变换来降低图象数据的维数,并利用主成分分析的思想,只取一部分特征向量... 针对人脸识别过程中出现的无法有效区分多姿态人脸的问题,引入了离散余弦变换(DCT)和K-L变换来减小不同姿态所造成的影响,考虑到K-L变换可以对图象进行压缩,用K-L变换来降低图象数据的维数,并利用主成分分析的思想,只取一部分特征向量来表示数据。通过径向基(RBF)函数神经网络来达到识别不同人脸的目的。RBF网络的训练采用粒子群算法(PSO)。经实验证明,此方法可以达到较高的识别精度。 展开更多

关键词 模式识别与智能系统 人脸识别 离散余弦(DCT)变换 K—L变换 径向基函数(RBF)网络 粒子群算法(PSO)

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智能监控系统的应用与思考 被引量：2

17

作者 唐小娟 《山西科技》 2010年第4期34-35,共2页

对智能监控系统做了简要介绍,重点描述了智能监控系统的实现,包括介绍智能监控系统的工作流程,分析智能监控系统需要解决的关键问题。最后,分析了目前智能监控系统存在的不足及未来的发展趋势,认为未来的智能监控系统将会不断借鉴人眼... 对智能监控系统做了简要介绍,重点描述了智能监控系统的实现,包括介绍智能监控系统的工作流程,分析智能监控系统需要解决的关键问题。最后,分析了目前智能监控系统存在的不足及未来的发展趋势,认为未来的智能监控系统将会不断借鉴人眼功能及思维功能,更加智能化。 展开更多

关键词 模式识别 监控系统 智能监控系统

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智能交通系统中的椭球法运动阴影检测 被引量：2

18

作者 高俊祥 田彦 刘勇 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1348-1352,共5页

基于背景像素被阴影覆盖后RGB值的变化,提出了一种智能交通系统(ITS)中运动阴影的检测算法。首先定义了归一化亮度比例坐标系并将阴影检测视为该坐标系中的分类问题,然后采用阴影像素在该坐标系中的分布信息构建一椭球,并根据像素的坐... 基于背景像素被阴影覆盖后RGB值的变化,提出了一种智能交通系统(ITS)中运动阴影的检测算法。首先定义了归一化亮度比例坐标系并将阴影检测视为该坐标系中的分类问题,然后采用阴影像素在该坐标系中的分布信息构建一椭球,并根据像素的坐标值是否处在椭球内部以及RGB3种颜色归一化亮度比例的相对大小确定阴影像素。对比实验表明,该方法能够有效地检测运动阴影,性能优于SNP算法和DNM算法。 展开更多

关键词 模式识别 运动阴影检测 智能交通系统

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星际探测车导航控制系统结构研究

19

作者 宋金泽 史美萍 +1 位作者 李焱 崔慧海 《科技导报》 CAS CSCD 2008年第20期43-45,共3页

结合星际探测车的运行环境和任务,提出了一种三层递阶式智能导航控制系统结构。该结构采用了慎思与反应相结合的导航控制策略,通过建立多种人机协同机制,将人的规划能力和反应能力融入到地面协同规划层,通过机器学习的方法使探测车具备... 结合星际探测车的运行环境和任务,提出了一种三层递阶式智能导航控制系统结构。该结构采用了慎思与反应相结合的导航控制策略,通过建立多种人机协同机制,将人的规划能力和反应能力融入到地面协同规划层,通过机器学习的方法使探测车具备智能自主驾驶功能,实现了人机智能的有机结合,提高了星际探测车运行的安全性和环境适应性。 展开更多

关键词 模式识别与智能系统 探测车 导航控制系统 机器学习

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机翼结冰生命周期的数字孪生软件系统

20

作者 王高远 付冬梅 +2 位作者 马金博 赵宾宾 钟科林 《民用飞机设计与研究》 2022年第2期96-101,共6页

飞机巡航中的机翼结冰情况是关系到飞行安全的重大实际问题之一,如果能够实时监测甚至根据环境提前预测机翼结冰过程和状况,对改进机翼防除冰设计、规避飞行危险都具有重大意义。数字孪生技术作为5G信息时代中新兴的技术,为物理过程的... 飞机巡航中的机翼结冰情况是关系到飞行安全的重大实际问题之一,如果能够实时监测甚至根据环境提前预测机翼结冰过程和状况,对改进机翼防除冰设计、规避飞行危险都具有重大意义。数字孪生技术作为5G信息时代中新兴的技术,为物理过程的虚拟呈现提供了新的思路与解决方案、同时数字孪生技术结合人工智能等技术,同样可以应用于飞机巡航中机翼结冰物理过程,对实时监测与预测提供了新的技术保证。从数字孪生的角度出发,以机翼结冰神经网络模型为切入点,设计实现了一款基于数字孪生和人工智能技术的巡航中机翼结冰二维过程快速呈现软件系统。软件获取飞机巡航结冰参数与飞行参数,运行结果能够利用动态显示方式,呈现飞机巡航中机翼结冰全生命周期。 展开更多

关键词 模式识别与智能系统 数字孪生 神经网络 建模 虚拟系统

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