[发明专利]基于深度神经网络和随机森林的飞机电源系统故障识别方法在审
| 申请号： | 202010004752.0 | 申请日： | 2020-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN111209955A | 公开（公告）日： | 2020-05-29 |
| 发明（设计）人： | 许政;毕茂华;封桂荣 | 申请（专利权）人： | 山东超越数控电子股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 姜明 |
| 地址： | 250100 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络和随机森林的飞机电源系统故障识别方法，属于计算机技术领域。本发明的基于深度神经网络和随机森林的飞机电源系统故障识别方法，包括以下步骤：S101、获取飞机多个架次的N种电源系统的飞参数据，构建时序数据集；S102、对构建的时序数据集标记故障状态；S103、利用构建好的时序数据集构建卷积神经网络模型；S104、利用随机森林算法，将获得的高层特征作为随机森林算法的输入，构建随机森林分类器模型；S105、确定飞机电源系统的故障状态。该发明的基于深度神经网络和随机森林的飞机电源系统故障识别方法能够应用于机务外场自主保障信息支持系统，具有很好的推广应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 随机 森林 飞机 电源 系统故障 识别 方法 | ||
【主权项】：
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