论文摘要
为了探究无人机飞行数据中征兆与故障的内在联系,提出了一种改进FP-Growth算法。该算法首先在数据挖掘中设计了符合无人机飞行故障特点的约束条件,作为对FP-Growth算法的改进重点,然后对飞行数据特征库进行筛选并建立FP-tree,进而挖掘出有效的关联规则,最后生成规则库,为无人机飞行故障的定位提供依据。应用实验表明,提出的改进FP-Growth算法能够快速、准确地为无人机飞行故障做出诊断,并且规则库具有良好的规模增长性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 郑伟,李强,张永飞
关键词: 数据挖掘,关联规则,无人机,故障诊断
来源: 科技创新与应用 2019年13期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 航空航天科学与工程,计算机软件及计算机应用
单位: 天津职业大学机电工程与自动化学院
基金: 天津市企业科技特派员项目(编号:18JCTPJC55000)
分类号: V279;V267;TP311.13
页码: 16-19
总页数: 4
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