陈海燕
- 作品数：106 被引量：243H指数：7
- 供职机构：南京航空航天大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术经济管理交通运输工程更多>>
- 基于多元特征的终端区运行场景分类分析方法被引量：1
- 2022年
- 为了提升对气象影响下终端区运行场景的认知理解,支撑基于场景的终端区预战术辅助决策及管制新模式的建立,提出了一种基于多元特征的终端区运行场景分类分析方法。针对终端区场景描述与分类需求,构建由终端区气象、交通、流量策略三个领域构成的多元特征,通过多源异构数据的预处理进而建立了终端区场景量化指标集,并选取模糊C均值聚类(FCM)实现基于多元特征的终端区相似场景聚类分类识别和标记;建立了终端区天气指数(ATMAP)算法与聚类划分结果的关联性分析,研究了典型场景实例下的气象影响、各性能领域关键指标的变化规律与分布特征。实例表明,聚类分析方法有效识别出了终端区3种运行场景,气象量化指数以及所选多元特征可以较好地反映气象影响下的终端区运行状况。
- 曾杨袁立罡陈海燕吕晓文金加志
- 关键词：终端区交通运行
- 集成学习中的多样性度量被引量：37
- 2014年
- 在集成学习中,基分类器之间的多样性对于解释多分类器系统的工作机理和构造有效的集成系统具有重要的作用,但至今仍没有统一的度量多样性的方法.首先总结介绍常用的多样性度量方法,阐述每种方法评估多样性的角度和方式;然后从对多样性新的解释和度量、多样性度量在选择性集成中的应用、多样性度量和集成学习精度的关系3个方面探讨多样性度量的研究进展;最后给出关于多样性度量进一步的研究方向.
- 孙博王建东陈海燕王寅同
- 关键词：泛化性能
- 对流天气下基于聚类算法的终端区交通流分析被引量：2
- 2022年
- 为准确分析对流天气对终端区进场交通流的影响,提出了一种面向对流天气场景的基于轨迹聚类的进场交通流分析方法。利用卷积神经网络与K means++算法对对流天气进行特征提取和聚类;采用均匀化参数方法对进场飞行轨迹进行重采样;进而采用具有噪声的基于密度的聚类算法对进场轨迹进行聚类,采用K means算法识别交通流的中心轨迹。对广州终端区历史运行数据进行实例分析,结果表明所提方法能准确识别进场轨迹与对流天气的关联性,验证了方法的有效性。
- 姚学成胡明华袁立罡陈海燕刘振亚
- 关键词：卷积神经网络轨迹聚类
- 面向气象场景分类的终端区空域飞行流量预测方法
- 本发明属于空中交通管制的流量预测技术领域，具体涉及一种面向气象场景分类的终端区空域飞行流量预测方法。本面向气象场景分类的终端区空域飞行流量预测方法包括：对终端区对流天气分类；对终端区数据进行预处理,构建终端区指标集；构建...
- 袁立罡曾杨陈海燕胡明华谢华王兵
- S2R2:基于相关性与冗余性分析的半监督特征选择被引量：2
- 2021年
- 特征选择是模式识别与数据挖掘的关键问题之一,它可以移除数据集中的冗余和不相关特征以提升学习性能。基于最大相关最小冗余准则,提出一种新的基于相关性与冗余性分析的半监督特征选择方法(S2R2),S2R2方法独立于任何分类学习算法。该方法首先对无监督相关度信息度量进行分析与扩充,然后结合信息增益,设计一种半监督特征相关性与冗余性度量,可以有效识别与移除不相关和冗余特征,最后采用增量搜索技术贪婪地构建特征子集,避免搜索指数级大小的解空间,提高算法的运行效率。本文还提出S2R2方法的快速过滤版本,FS2R2,以更好地应对大规模特征选择问题。多个标准数据集上的实验结果表明了所提方法的有效性和优越性。
- 张东方陈海燕袁立罡
- 关键词：半监督学习
- 基于中介真值程度度量的航班起飞风险评估方法被引量：5
- 2018年
- 航班起飞风险评估能够对影响航班起飞安全的因素进行有效的识别、分析与评估,是保障航班起飞安全的重要手段与方法。本文研究了基于中介真值程度度量的模糊综合评估方法,对不同风险指标的真值程度度量过程与参数设置方法进行了设计,并基于中介真值程度度量值构造了模糊评判矩阵。文章最后采用国内某机场航班运行历史数据对所提出方法进行了验证,结果表明,基于中介真值程度度量的模糊综合评估方法能够较准确地评估航班起飞风险值,评估结果能够为航班起飞风险管控提供辅助决策支持。
- 谢华朱学华刘继新陈海燕
- 关键词：风险评估指标体系
- 基于机载数据的民用航空器飞行阶段识别方法
- 本发明属于本发明属于航空器轨迹分析应用领域，具体涉及一种基于机载数据的民用航空器飞行阶段识别方法，其包括：对航迹进行预处理；根据预处理的航迹划分垂直运动态势；修正划分的垂直运动态势；根据垂直运动态势划分飞行阶段；根据飞行...
- 王兵谢华朱永文毛继志袁立罡唐治理张颖何魏巍李杰陈海燕
- 文献传递
- 基于深度降噪自编码网络的监测数据修复方法被引量：10
- 2018年
- 针对大规模监测系统中经常出现的监测点失效、数据异常等问题,提出基于深度降噪自编码网络的监测数据修复方法。首先,通过堆叠降噪自编码构造深度降噪自编码网络来提取监测点之间隐含的深层关联关系,进而,基于这种深层关联关系训练一种支持向量回归模型以预测待修复的监测数据。在某机场噪声实测数据上的实验表明,通过深度降噪自编码网络学到的深层关联关系能够有效地重构噪声监测数据;相比传统数据修复方法,所提出的数据修复方法具有更好的鲁棒性,数据的修复具有更高的精度。
- 陈海燕杜婧涵张魏宁
- 关键词：支持向量回归数据修复机场噪声
- 航空器飞行阶段划分识别系统
- 本发明属于本发明属于航空器轨迹分析应用领域，具体涉及一种航空器飞行阶段划分识别系统，其包括：预处理模块，对航迹进行预处理；态势划分模块，根据预处理的航迹划分垂直运动态势；修正模块，修正划分的垂直运动态势；飞行阶段划分模块...
- 王兵谢华朱永文毛继志袁立罡唐治理张颖何魏巍李杰陈海燕
- 文献传递
- 一种基于信念修正思想的SVR增量学习算法被引量：2
- 2015年
- 针对实际应用中数据的批量到达,以及系统的存储压力和学习效率低等问题,提出一种基于信念修正思想的SVR增量学习算法.首先从历史样本信息中提取信念集,根据信念集和新增数据的特点选择相应的信念集建立支持向量回归模型并进行预测;然后对信念集进行修正,调整当前认知状态,使该算法对在线和批处理增量学习都有很好的适应性.在标准数据集上的测试验证了算法的良好性能;在某机场噪声实测数据上的对比实验也表明,该算法的性能明显优于传统学习算法和一般增量学习算法.
- 陈海燕丰文安王建东王寅同孙博
- 关键词：信念修正支持向量回归机场噪声
