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李静

作品数:2 被引量:6H指数:1
供职机构:南京航空航天大学民航学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:航空宇航科学技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇航空宇航科学...

主题

  • 1篇信念网络
  • 1篇审定
  • 1篇组织架构
  • 1篇网络
  • 1篇民航发动机
  • 1篇规章
  • 1篇合格审定
  • 1篇大数据

机构

  • 2篇南京航空航天...
  • 1篇中国民用航空...

作者

  • 2篇李静
  • 1篇王华伟
  • 1篇葛红娟
  • 1篇揭裕文
  • 1篇屈展文
  • 1篇吴晓舟

传媒

  • 1篇计算机测量与...
  • 1篇中国民航大学...

年份

  • 1篇2020
  • 1篇2017
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
中美航空器型号合格审定体系文件比较研究
2020年
分析中美两国不同组织机构下的航空器型号合格审定体系文件,包括:适航规章、指令、适航管理程序、咨询通告,并以运输类适航规章CCAR-25和FAR-25为例,比较分析中美双方适航规章差异及修订内容。在此基础上,提出中国民用航空局(CAAC)咨询通告文件补充建议,并从文件具体内容、委任代表管理文件构架、委任代表类型文件等多方面提出补充完善适航管理程序(AP)文件的建议,为进一步完善CAAC航空器型号合格审定体系文件提供参考。
李静葛红娟梁舟驰董晓旭揭裕文屈展文
关键词:组织架构
基于深度信念网络的民航发动机状态监测被引量:6
2017年
民航飞机发动机设备构造精密、复杂,其监测系统收集的数据中蕴含了丰富的故障信息;传统发动机状态诊断依靠数据统计分析和机器学习模型,但其在深入理解与归类信号特性方面的表现难以尽如人意;此外近年兴起了多层神经网络降维算法——深度学习理论,其通过模拟人脑分析过程建立由浅入深的算法模型,数据处理效果较好;将民航发动机自身特点与深度学习理论有机结合提出了基于深度信念网络发动机状态监测方法;其优势在于克服了传统方法人工提取数据特征的不确定性与状态分类陷入局部最优的缺陷,可对发动机参数进行自主学习与特征提取;实验结果表明该算法具有出色的特征提取能力与分类准确率,能够准确识别发动机的不同状态。
吴瑀倩李静吴晓舟王华伟
共1页<1>
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