龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：太原理工大学
摘要：一种机翼覆冰冰型识别与冰厚预测方法，首先通过获取相关数据作为数据集。将数据集随机划分为训练集、测试集，并对其输入特征数据进行处理形成新的训练集与测试集的输入特征数据。然后，构建冰型识别‑冰厚预测网络模型，确定损失函数和评价指标，对网络模型进行优化。最后，将训练集、测试集的输入特征数据和输出数据传递到网络模型中分别进行训练、预测，同时将测试集的输入特征数据输入到训练好的网络模型进行预测，将预测结果与测试集的输出数据进行比较，结果用于计算评价指标，确定最佳预测网络模型。本发明能在各种复杂的大气环境下有效地识别不同的结冰类型并对冰厚进行预测，可达到毫米级的冰厚预测能力。
主权项：1.一种机翼覆冰冰型识别与冰厚预测方法，其特征在于，所述方法：首先，通过获取飞行参数、平面电极结冰传感器表面温度、激励频率、对应激励频率下的电容、机翼结冰冰型及冰厚作为数据集；对数据集随机划分为训练集、测试集，分别对训练集和测试集的输入特征数据进行标准化处理使之进行数据重构，形成新的训练集与测试集的输入特征数据；其次，构建冰型识别-冰厚预测网络模型，对网络模型的权重和偏置添加约束，防止网络模型过拟合；然后，构建完网络模型后，确定损失函数和评价指标，再通过自适应矩估计算法对网络模型进行优化；最后，将训练集的输入特征数据和输出数据传递到网络模型中进行训练，确定每次训练的样本数和迭代周期，同时，将测试集的输入特征数据输入到训练好的网络模型进行预测，并将预测结果与测试集的输出数据进行比较，其结果用于计算评价指标，以衡量模型在测试集上的性能，确定出最佳的冰型识别-冰厚预测网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原理工大学 一种机翼覆冰冰型识别与冰厚预测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号