时序数据智能分析技术综述
摘要
时序数据智能分析技术在航空试飞测试领域具有重要应用价值,为飞行器性能评估、故障诊断和实时决策提供了有力支持。本文系统综述了时序数据智能分析技术的发展现状及其在试飞测试中的应用与挑战。首先分析了时序数据的特性以及试飞测试对数据分析的需求,概述了时序数据分析技术的发展历程,详细探讨了该技术在试飞测试中的应用场景,并分析了当前面临的主要挑战,提出了未来研究方向。通过对相关研究的综合分析,本文旨在为时序数据智能分析技术在航空领域的进一步发展提供理论参考和实践指导,助力试飞测试的数字化和智能化转型。
关键词
时序数据;智能分析;试飞测试
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PDF参考
[1]Hyndman R J, Athanasopoulos G. Forecasting: principles and practice[M]. OTexts, 2018.
[2]Gunning D. Explainable artificial intelligence (xai)[J]. Defense advanced research projects agency (DARPA), nd Web, 2017, 2(2): 1.
[3]Mishra R, Gupta H P, Dutta T. A survey on deep neural network compression: Challenges, overview, and solutions[J]. arXiv preprint arXiv:2010.03954, 2020.
DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-3506-07-09-147792
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