摘要
本申请提供了一种基于多源数据融合的飞机属性判别方法及系统,根据本申请的方法包括:获取多源航空数据并进行预处理,得到处理后的多模态航空数据;将多模态航空数据进行分层对齐关联,并对关联后的多模态航空数据进行多维度特征提取;基于提取的特征利用属性判别决策模型对飞机进行属性判别,得到飞机属性判别结果;所述方法进一步包括:对飞机属性判别结果进行抗干扰验证,并将验证结果反馈至属性判别决策模型中进行迭代优化;将飞机属性判别结果以JSON结构化数据的形式进行输出;其中,飞机属性判别结果包括飞机类型、任务类型、用途属性和判别置信度;当判别置信度的变化超出预设阈值时,则触发判别结果重计算并对历史判别结果进行记录。
技术关键词
飞机
动态权重分配
航空
多维度特征提取
数据
动态贝叶斯网络模型
判别方法
深度神经网络模型
多模态
空域特征
报文特征
分层
决策
标识符
社交
跨模态
媒体
可读存储介质
判别系统
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知识图谱更新方法
增量学习算法
关键词
节点
滑动窗口
长短期记忆网络
注意力机制
特征提取方法
特征提取单元
运动
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数据压缩
客户端
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