基于支持向量机的飞机空中结冰严重程度识别

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1、第29卷第2期2011年4月中国民航大学学报JOURNALOFCⅣ也AVIATIONI小『I、，ERSITYOFCHINAV01．29No．2April2011基于支持向量机的飞机空中结冰严重程度识别邹杰，葛俊锋，叶林，郑英，张洪(华中科技大学控制科学与工程系。武汉430074)摘要：为了保证飞机的飞行安全，盛须对飞机空中结冰的严重程度作出较准确的判断。针对飞机空中结冰状况的复杂性，提出将支持向量机与二分法相结合的飞机空中结冰严重程度识别的算法模型。仿真结果表明，虽然该训练样本较少且为多参量分类识别。但是由于建立

2、了多支持向量机且采用二分法的概率抉择能找到最佳的建立支持向量机的分类方式，所以找到了最佳的分类方式，提高了分类准确率，而且可以较准确地识别飞机空中结冰的严重程度。可见该方法可以在训练样本较少的情况下对飞机空中结冰严重程度作出较好的识别效果。关键词：飞机空中结冰；支持向量机；二分法中图分类号：TN91l文献标识码：A文章编号：1674—5590(2011)02-0009埘AircraftAirIcingSeverityRecognitionBasedonSupportVectorMachineZOU强，GEJun-

3、feng，YELin。ZHENGYing，ZHANGHo鸭(DeptofControlScience＆Engineering，HuazhongUniversityofScience&Technology，Wuhan430074。China)Abstract：Inordertoguaranteetheaircraftflightsafety．mustOiltheseverityoftheaircraftairicingamoreaccuratejudgment．Aimingatthecomplexityofthe4

4、ircraftairicingconditions，theaircraftairicingseverityrecognitionalgorithmmodelWaSbuiltwhichmixedSVId(supportvectormachine)andmethodofbisection．Thesimulationresultsshowthat，althoughthetrainingsampleisnotenoughandthereaxemanyparameters，butduetonotonlyonesupport

5、vectormachineandwithdichotomyofprobabilitychoicesCanfindthebestbuildSVMclassificationapproach，andfoundtheperfectclassificationmethod，improvetheclassificationaccuracy，butalsocanaccuratelyidentifytheaircraftairicingseverity．Sothismethodmakegoodrecognitioneffect

6、oftheaircraftairicingseverityeventherearenotenoughthetrainingsample．Keywords：aircraftairicing；SVM；methodofbisection飞机空中结冰对飞机飞行安全具有重要影响【n，全世界已经发生了很多起由于飞机空中结冰而导致的空难事故，使国家和人民承受了巨大的精神和财产损失。西方发达国家早已对飞机空中结冰进行了大量研究，中国近年来也意识到飞机空中结冰的严重危害并开展了一系列的研究工作，但对飞机空中结冰严重程度的识别大多基

7、于单参量。单参量识别具有一定的局限性，而且鉴于飞机空中结冰情况的复杂性，该研究还不可能获取大量的训练样本，为了能够在训练样本很少的情况下也能达到很好的分类效果，本文提出了基于支持向量机[2-31的飞机空中结冰严重程度识别方法。在详细的分析空中飞机空中结冰复杂性的基础上，开展冰风洞试验进行基础研究，对影响飞机空中结冰的目标进行特征提取，并利用提取的特征产生初始的训练样本，然后采用支持向量机对小样本进行学习，再将学习的好的分类器结合二分法和概率论的基本原理进行分析识别。1支持向量机1．1支持向量机原理支持向量(sup

8、portvectormachine)是Vapnik于1963年首先提出的，用于解决模式识别问题，其理论基础源于统计学理论。与神经网络、遗传算法、人工智能收稿日期：20lo．1㈣9；修回日期：201l-01—04基金项目：国家自然科学基金项目(60975030)作者简介：邹杰(1986一)。男，湖南长沙人，硕士研究生。研究方向为结冰探测、数据处理．一10一巾国民航大学学报2