摘要
本发明公开了一种基于DTW和K‑means聚类的飞行训练品质评估方法,属于飞行员训练技术领域,包括以下步骤:S1、数据收集与处理;S2、数据预处理与标准模板生成;S3、DTW相似性度量与马氏距离加权;S4、相似度度量与聚类分析;S5、个性化训练方案生成;如此,本发明提出了一种科学、客观且高效的飞行学员品质评估方法,采用数据驱动的方式对飞行员的着陆过程进行全面量化分析,提供更加准确和个性化的飞行训练方案,最终提高飞行学员的飞行水平,降低飞行事故发生的风险。
技术关键词
品质评估方法
度量
动态时间规整算法
协方差矩阵
航空电子系统
参数
拉格朗日插值
DTW算法
注意力
编码器
序列模板
数据
曲线
基准
连续性
非线性
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枝条结构
PCA算法
端点
Dijkstra算法
聚类算法
数字孪生模型
漂移补偿算法
漂移误差
灵敏度矩阵
非线性
多维特征向量
支持向量机算法
气固流化床
信号
压力