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申请/专利权人：西安理工大学;中国科学院西安光学精密机械研究所
摘要：本发明涉及飞机失速技术领域，公开了一种基于深度学习的飞机失速场景识别方法及系统，方法包括：获取目标飞机在不同场景下的原始数据；根据失速原始数据构建第一类数据样本和第二类数据样本；基于失速第一类数据样本进行无监督学习，建立聚类识别模型；基于失速第二类数据样本进行有监督学习，建立时序序列预测模型；根据失速聚类识别模型和失速时序序列预测模型建立失速预测模型；将失速目标飞机的待测数据输入失速预测模型，对失速目标飞机的失速场景进行识别。本发明能够根据不同飞行场景动态判断飞机是否失速，从而准确、高效地对飞机失速情况进行快速识别，适用性更强，保证飞机飞行安全稳定性。
主权项：1.一种基于深度学习的飞机失速场景识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取目标飞机在不同场景下的原始数据；其中，所述原始数据包括飞行参数和气动外形参数；S2、根据所述原始数据构建第一类数据样本和第二类数据样本；S3、基于所述第一类数据样本进行无监督学习，建立聚类识别模型；S4、基于所述第二类数据样本进行有监督学习，建立时序序列预测模型；S5、根据所述聚类识别模型和所述时序序列预测模型建立失速预测模型；S6、将所述目标飞机的待测数据输入所述失速预测模型，对所述目标飞机的失速场景进行识别。
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权利要求：
百度查询： 西安理工大学 中国科学院西安光学精密机械研究所 一种基于深度学习的飞机失速场景识别方法及系统
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