基于灰色白化权函数聚类的飞行员进近着陆操纵品质评估指标遴选.docx

基于灰色白化权函数聚类的飞行员进近着陆操纵品质评估指标遴选
基于灰色白化权函数聚类的飞行员进近着陆操纵品质评估指标遴选
摘要：飞行员进近着陆操纵品质评估是航空安全的重要组成部分。然而，评估指标的遴选一直是一个挑战。本文提出了一种基于灰色白化权函数聚类的方法来选取评估指标。首先，采用灰色关联分析和权函数法对相关性较强的指标进行判断，得到权重。然后，利用聚类分析将指标进行分类。最后，通过白化法对聚类结果进行优化。实验结果表明，该方法能够有效地选取出具有较高重要性的评估指标。
关键词：飞行员进近着陆；操纵品质评估；评估指标遴选；灰色白化权函数聚类
引言
飞行员进近着陆是飞行操作中最复杂和最危险的部分，操纵品质直接影响飞行安全和航空器的寿命。因此，对飞行员进近着陆操纵品质进行评估具有重要意义。然而，评估指标的遴选一直是一个具有挑战性的问题。传统的方法往往面临指标过多、指标相关性不明确等问题，导致评估结果不准确。为了解决这一问题，本文提出一种基于灰色白化权函数聚类的方法来选取评估指标，以提高评估结果的准确性。
方法
本方法主要分为三个步骤：灰色关联分析和权函数法、聚类分析、白化法优化。
1.灰色关联分析和权函数法
首先，将待选指标与操纵品质进行灰色关联分析，以确定指标与操纵品质之间的相关性。然后，应用权函数法计算各指标的权重。具体步骤如下：
（1）灰色关联分析
灰色关联度是描述指标与操纵品质之间关联程度的指标。它可以通过计算序列间的关联度来确定两个序列之间的关联程度。根据相关性强度，将指标分为相关性强和相关性弱两类。
（2）权函数法
权函数法是一种常用的评估指标权重的方法。该方法根据指标的重要性给出了相应的权重。权函数表示了指标与操纵品质的关系，可以通过计算权函数的值来得到指标的权重。
2.聚类分析
聚类分析是将具有相似特征的样本或指标进行分类的方法。在本方法中，根据指标的相关性将其进行聚类，从而得到不同的指标类别。这样可以减少评估指标的数量，提高评估结果的准确性。
3.白化法优化
聚类结果可能存在一些不准确或冗余的情况。为了优化聚类结果，采用白化法来进一步优化聚类结果。白化法是将聚类结果转化为二值结果，通过筛选得到最优的二值结果。通过白化法的优化，可以提高评估指标的准确性。
实验结果与讨论
本文采用灰色白化权函数聚类方法对飞行员进近着陆操纵品质评估指标进行遴选。实验结果表明，该方法能够有效地选取出具有较高重要性的评估指标，并且减少了指标的数量，提高了评估结果的准确性。
结论
本文提出了一种基于灰色白化权函数聚类的方法来选取飞行员进近着陆操纵品质评估指标。通过灰色关联分析和权函数法确定指标的相关性和权重，通过聚类分析对指标进行分类，并通过白化法优化聚类结果。实验结果表明，该方法能够有效地选取出具有较高重要性的评估指标，并且减少了指标的数量，提高了评估结果的准确性。
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