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      淺析主成分分析法在預測飛行能力中的應用

      時間:2024-10-05 16:10:44 交通物流畢業論文 我要投稿
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      淺析主成分分析法在預測飛行能力中的應用

          論文關健詞:主成分分析 飛行能力 特征值 特征向蚤

        論文摘要:在預瀏飛行能力的討論中,提出了利用主成分分析方法從不同的類別中提取出不同的特征,再將待瀏模式所具有的特征與標準模式所具有的特征相比較,魷可實現預瀏的目的,同時,也提高了預瀏的客觀性和預瀏的準確性。

        1引言

          保證飛行安全是民航工作永恒的主題,飛行員的素質是保證飛行安全的關鍵。高素質的飛行員由諸多因素決定,其中很重要的一個因素就是飛行員自身潛在的飛行能力。因此,在民航飛行員的招收中,預測考生的飛行能力,從中選擇飛行能力強的加以培養,將為我國民航進一步持續、快速、健康發展,提供可靠的保證。

          有人曾在預測飛行能力方面作了一定的工作,但是在權重的選取上,人的主觀因素參與較多;運用模糊中的取大、取小運算也會損失掉一些有用信息。因此,給飛行能力的預測帶來一定程度的影響。

          反映一個人潛在飛行能力的因素較多,往往這些因素之間又存在交叉,攜帶的信息也就出現重復,這就增大了既能客觀又能準確地預測飛行能力的難度。如果能用少量的相互獨立的且攜帶較多信息的因素來反映飛行能力,對于預測飛行能力,將獲得好的效果。

        主成分分析是通過線性變換把多個變量化為少數變量的方法。它在保證原有信息損失最小的前提下,用一組數量較少的新變量來描述原變量,新變量綜合了原變量的一些明顯的信息特征,具有較強的表征能力,且新變量之間互不相關。

          本文利用主成分分析對數據進行處理,從不同的類別中提取出不同的特征,把待測模式所具有的特征與標準模式的特征相比較,就可實現預測的目的。

        2利用主成分分析法預測飛行能力

          利用主成分分析預測飛行能力的理論基礎是模式識別。“模式識別”就是判斷所給定的樣本與哪一個標本相同或接近。要進行模式識別,首先得分類,即是確定各種標準模式,本文設n個標準模式為F,,凡,…,凡。然后,利用主成分分析法分別找出每一個類,也就是每一個標準模式F;(二1,2,…,“)的m個主成分Ul,認cn…,U。 }m(m<n,  二1, 2,…,。),即提取每一類的最本質的整體特征。每一類的第一主成分的方差最大,它是以變化最大的方向向量為系數所得到的線性函數,它包含了該類數據信息的大部分。從幾何上看,第一主成分的方向就是最大特征值對應的特征向量的方向,它代表了所在類數據變化的最大方向,體現了該類數據的整體特征。因此,提取每一類的整體特征,就可以組成標準模式的特征集{U,U, c2>,U,認。

          已知‘是待測模式,通過對‘的數據進行主成分分析,確定出第一主成分,找出其數據變化的最大方向U。利用與表示向量A與B的榕沂程度.如果即有待測模式‘與標準模式F‘最接近,這就實現了預測的目的。

      [1]    

        3實例

          在飛行訓練階段,學生飛行駕駛技術的評定分為上等、中上等、中等、中下等及下等,共五個等級。評價飛行能力的六個指標是:光(手)反應時(ws)聲(腳)反應時 ( BBz )、被動反應最優值(ws)(cc,)、被動反應總錯次(cq)、綜合反應平均時(s ) ( DD, )、綜合反應總錯次(DD3)。

          要預測飛行能力,首先確定標準模式。在一個年級的畢業生中,飛行駕駛技術為上等的學生有19人,為中上等的學生有20人,為中等的學生有27人,為中下等的學生有21人,為下等的學生有22人,把對應的反應他們飛行能力的因素(指標)分別組成五個類,其數據矩陣為:( xij ) 19 x6,(xij)20x6}  (xij)二、6 f   ( xj ) 21 x6 f   ( xN)二、6,也就是組成了表示飛行能力為上等、中上等、中等、中下等及下等的五個標準模式。

          其次,分別對這五個標準模式中的數據進行主成分分析。由于反映飛行能力的指標與飛行能力的強弱程度成反比,所以首先對各標準模式中的各項指標數據取倒數,然后再對標準模式中的取倒數后的數據進行標準化處理,得到五個標準化數據表,根據每一個標準化數據表,計算出與之對應的相關矩陣:

            R(0)=6x6(t=1,2,3,4,5)

        并求解相關矩陣R的特征值A二1,2,3,4,5)、特征值A(t = 1,2,3,4,5)對應的特征向量U. o)以及特征值的貢獻率,如表1一表5所示。

          然后,找出代表飛行能力為上等、中上等、中等、中下等及下等各類的數據變化最大方向的方向向量,并組成特征集,如表6所示。

        對每一個考生反復多次檢測其飛行能力,得到反映每一個考生飛行能力的各項指標的數據表,然后分別對每一張表中的數據進行主成分分析,找出表征其數據變化最大方向的方向向量,并與特征集中的方向相比較。如果該方向與某方向最接近,則該考生的飛行能力就屬于這個方向代表的類。某學生經過七次檢測其飛行能力,得到檢測數據如表7所示。

        在對表7的數據取倒數再標準化處理后,進行主成分分析,得到表征其數據變化最大方向的方向向量是:

          U=(一0. 278 7,一0. 449 0,0. 345 3,0. 4058,0. 505 8,0. 425 5)

          不難算得:

                  UU, }'} -0. 818 210

                  U認cZ>=一0. 393 104

                  UU, c3>=0. 679 884

                  UU, }4} -0. 985 467

                  UU, cs>=一0. 036 959 8

          由此可知,待測模式與代表中下等的標準模式最接近,因此該學生的飛行能力屬于中下等,這個結果與其在飛行訓練結束時飛行技術的評定等級一致。按此方法,就可判定每一個學生的飛行能力所屬等級。

        4結論

          (1)用主成分分析法預測飛行能力,克服了在按闌值評定飛行能力等級中存在的人的主觀因素影響。因此,評定的飛行能力等級是客觀的,對飛行學員的選拔提供了更準確的依據。

          (2)在軟件的幫助下,該方法既方便又快捷,且便于操作。

         [2]   

           

          [3] 

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