复合神经网络在飞参缺损数据估计中的应用  

Application of CNN to Evaluate Flight Missing Data

作　　者：周山[1] 李训亮[2] 

机构地区：[1]中国人民解放军91467部队 [2]江苏自动化研究所

出　　处：《计测技术》2010年第1期11-13,共3页Metrology & Measurement Technology

摘　　要：针对飞参记录仪工作中存在数据缺损的现象,提出一种基于复合神经网络(CNN)对缺失数据估计的方法。仿真结果表明,运用该方法进行数据处理,可以有效地解决飞参缺损数据的问题,并且能够提高飞参数据的准确性和可信度。In view of missing data in flight recorder, the paper introduces an approach to evaluate the missing data on the basis of complex neural network （CNN）. Simulation shows that the approach can effectively solve the problems of missing data in flight and increase the accuracy and reliability of the flight data.

关 键 词：复合神经网络 飞参数据 缺损数据 

分 类 号：TB183[一般工业技术] V241.401[航空宇航科学与技术—飞行器设计]