申请/专利权人：中国民航大学

申请日：2024-01-03

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807505A

主分类号：G06F18/241

分类号：G06F18/241;G06F18/213;G06F18/214;G06N3/006

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种融合群体智能与机器学习的颠簸分类方法，属于颠簸分类应用技术领域，包括以下步骤：步骤1、对获取的QAR数据通过特征提取算法建立与颠簸信息相关的特征子集；步骤2、根据建立的特征子集进行数据标准化操作和真实EDR数据的线性插值处理；步骤3、利用群体智能优化算法WOA优化机器学习算法CatBoost的内部超参数；步骤4、建立适合颠簸识别的监督式规律学习融合模型进行颠簸的分类。本发明提供了一种融合群体智能与机器学习的颠簸分类方法，通过开展针对机载QAR历史数据的颠簸分类分析，增强我国民航拥有对全空域航线上颠簸的动态感知能力，为民航飞机提供航路引导和颠簸预防。

主权项：1.一种融合群体智能与机器学习的颠簸分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对获取的QAR数据通过特征提取算法建立与颠簸信息相关的特征子集；步骤2、根据建立的特征子集进行数据标准化操作和真实EDR数据的线性插值处理；步骤3、利用群体智能优化算法WOA优化机器学习算法CatBoost的内部超参数；步骤4、建立适合颠簸识别的监督式规律学习融合模型进行颠簸的分类。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国民航大学 一种融合群体智能与机器学习的颠簸分类方法

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