基于改进多层感知机的飞行学员着陆阶段手动操纵能力评估研究OA
飞行训练中最后进近与着陆阶段手动操纵能力量化评估过度依赖教员人工评价且难以规模化部署。提出一种基于逼近理想解排序法(TOPSIS)辅助标注与改进多层感知机(MLP)的自动化等级评估方法,以随机森林、支持向量机(SVM)、决策树、K近邻等为基线算法,在5折交叉验证框架下以准确率与加权F1值评估各方法的性能。结果表明:所提方法准确率为86.51%,单样本推理耗时约0.007 ms,可为实际训练中海量数据提供快速准确的评估支撑。
聂浩南;钱宇;李秀易;孙靖
中国民用航空飞行学院飞行技术学院,广汉618307中国民用航空飞行学院飞行技术学院,广汉618307 国产民机飞行与运行支持四川省工程研究中心,广汉618307中国民用航空飞行学院民航试飞学院,广汉618307中国民用航空飞行学院新津分院,新津611431
航空航天
飞行训练评估手动操纵能力多层感知机注意力机制残差连接
《航空工程进展》 2026 (4)
P.172-180,201,10
国家自然科学基金民航联合基金(U2133209)民航安全能力建设基金(CAAC2023273)中央高校基本科研业务费专项资金(TD2025CZ02)。
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