【摘 要】
：
针对机场噪声监测点设备损坏和老化导致噪声数据采集异常的问题,寻求软件解决方案。在分析监测点之间关联性的基础上,建立了一种基于观察学习的机场噪声监测点关联预测模型。
【机 构】
：
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
论文部分内容阅读
针对机场噪声监测点设备损坏和老化导致噪声数据采集异常的问题,寻求软件解决方案。在分析监测点之间关联性的基础上,建立了一种基于观察学习的机场噪声监测点关联预测模型。首先,通过衡量失效监测点和其余正常监测点之间的关联性来筛选出关联度高的监测点;接着,利用BP神经网络集成建立回归预测模型。提出了一种“基于学习成果优异度加权”的观察学习算法,解决了小样本的欠拟合问题,提升了模型泛化能力。基于某机场实测数据的实验表明,所提出的预测模型具有较好的预测能力,并且改进后的算法比标准的观察学习算法更为稳定,效率更高。
其他文献
分布式星群网络是打赢未来信息化战争的有利武器,星群的接入技术对于提升我国空天信息获取能力具有重要意义。针对分布式星群网络高动态拓扑导致资源利用不充分的问题,提出了一种基于层次分析法的分布式星群网络接入策略。该接入策略首先是利用层次分析法动态计算资源利用率各指标权重;其次是根据各卫星节点的实时资源情况,动态调整资源利用率的权重。仿真表明,该接入策略降低了分布式星群网络的新呼叫阻塞率和强制中断率,有效
为更好地发挥农业机械化在社会主义新农村建设中的作用，促进农业现代化的发展。我们组织了专门的调查小组深入到全县九个试点村，就农机化现状、存在的问题、发展的方向等方面进
在无线传感器网络中,除了基于基站的数据传输和管理模式以外,对等数据传输以及网内数据管理同样具有非常重要的现实意义。本文论述了传感器网络中对等数据传输的应用特点和研