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申请/专利权人：上海交通大学四川研究院
摘要：本发明公开了一种基于聚类分析的飞机自动着陆仿真危险点搜索方法，其包括S1进行预设次数的蒙特卡洛仿真，将输出结果为危险的样本点存储至危险样本集中；S2对危险样本集中的样本点进行归一化；S3对危险样本集中的样本点进行聚类，计算聚类后每个类别的中心点；S4产生随机样本点，当随机样本点满足条件时，将其加入样本集中；S5判断样本集中的随机样本点数量是否达到预设加点数量，若是进入S6，否则返回S4；S6对随机样本点进行仿真，将输出结果为危险的随机样本点存储至危险样本集中；S7判断危险样本集中的样本点数量是否达到预设样本数量，若是进入S8，否则返回S3；S8对危险样本集中样本点进行反归一化得到最终的危险样本集。
主权项：1.基于聚类分析的飞机自动着陆仿真危险点搜索方法，其特征在于，包括步骤：S1、获取若干组飞机自动着陆时的控制参数作为样本点，并进行预设次数的蒙特卡洛仿真，将输出结果为危险的样本点存储至危险样本集中；S2、对危险样本集中的样本点进行归一化处理，之后进入步骤S3；S3、采用基于距离阈值的聚类算法对危险样本集中的样本点进行聚类，并计算聚类后每个类别的中心点；S4、在0-1内随机产生随机样本点，当同一个随机样本点与所有类别的中心点之间的距离均在预设范围内时，将其加入样本集中；S5、判断样本集中的随机样本点数量是否达到预设加点数量，若是，进入步骤S6，否则返回步骤S4；S6、采用matlab仿真系统对样本集中的随机样本点进行仿真，并将输出结果为危险的随机样本点存储至危险样本集中；S7、判断危险样本集中的样本点数量是否达到预设样本数量，若是，则进入步骤S8，否则返回步骤S3；S8、对危险样本集中的所有样本点进行反归一化操作映射回matlab仿真系统所规定的上下界范围内，得到最终的危险样本集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学四川研究院 基于聚类分析的飞机自动着陆仿真危险点搜索方法
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