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| 內容簡介： |
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《航空飞行器智能感知与应用技术》全面介绍现代航空飞行器在智能感知领域的前沿技术及其应用。《航空飞行器智能感知与应用技术》涵盖飞行器状态与环境感知的基本技术、智能传感技术的应用、感知信息处理方法、多源感知数据融合技术、避障与路径规划，以及故障诊断与健康管理等内容。《航空飞行器智能感知与应用技术》通过理论知识的系统阐述和丰富案例的详细讲解，展示了飞行器在复杂环境中的智能感知能力和自主飞行技术。
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| 目錄：
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目录第1章 绪论 11.1 无人机状态感知技术概述 21.2 智能感知技术的定义 3参考文献 6第2章 基于智能传感技术的飞行器状态感知 72.1 智能传感技术 72.1.1 智能传感技术概述 82.1.2 智能传感基本技术 112.1.3 传感器布局优化方法 172.1.4 虚拟传感器技术 202.2 状态感知技术 232.2.1 状态感知技术基本概念 232.2.2 状态感知系统组成 232.2.3 状态感知关键技术 252.3 飞行器智能状态感知体系构建 282.3.1 飞行器全维感知需求 282.3.2 飞行器智能状态感知原理 292.3.3 飞行器常见智能状态感知系统 31习题 35参考文献 35第3章 飞行器环境感知 383.1 飞行器感知技术概述 383.1.1 度量层环境感知技术 393.1.2 拓扑层环境感知技术 413.1.3 语义层环境感知技术 423.1.4 复合环境感知技术 433.2 飞行器环境感知技术方法 433.2.1 基于微波的环境感知 443.2.2 基于激光雷达的环境感知 453.2.3 基于视觉的环境感知 473.3 飞行器感知技术应用 523.3.1 目标检测与识别 523.3.2 目标跟踪 603.3.3 视觉SLAM 67习题 73参考文献 73第4章 飞行器感知信息处理 754.1 感知信息处理概述 754.1.1 感知信息处理的任务 754.1.2 感知信息处理的关键技术 764.2 **监测数据处理方法 764.2.1 数据采样 774.2.2 数据滤波 794.2.3 特征提取与选择 884.3 感知异常信息智能识别与清洗 944.3.1 感知信息中的异常数据 944.3.2 异常数据检测算法 964.3.3 基于堆叠自动编码器的异常数据检测 974.3.4 感知异常数据清洗 1014.4 感知缺失信息重构技术 1044.4.1 异常数据处理 1044.4.2 基于插补的感知缺失信息重构方法 1054.4.3 基于信息映射和变换的重构方法 1064.4.4 堆叠自动编码器在重构中的应用 107习题 109参考文献 109第5章 基于人工智能的多源感知数据融合 1125.1 多源感知数据融合概述 1125.1.1 多源感知数据融合的概念 1125.1.2 多源感知数据融合的层次模型 1135.1.3 多源感知数据融合的结构模型 1155.2 多源感知数据融合方法 1165.2.1 **数据融合方法 1165.2.2 基于人工智能的数据融合方法 1195.3 机器学习方法 1205.3.1 支持向量机 1205.3.2 贝叶斯网络 1225.4 深度学习方法 1265.4.1 卷积神经网络 1265.4.2 循环神经网络 134习题 142参考文献 142第6章 飞行器避障和路径规划 1456.1 路径规划问题定义 1456.2 躲避静态障碍物的路径规划 1466.2.1 图搜索算法 1466.2.2 随机算法 1496.2.3 元启发式算法 1576.3 躲避动态障碍物的路径规划 1586.3.1 基于控制的动态障碍物躲避方法 1586.3.2 基于路径规划的动态障碍物躲避方法 159习题 161参考文献 161第7章 基于人工智能的飞行器故障诊断 1647.1 飞行器故障诊断与健康管理概述 1647.1.1 飞行器故障诊断与健康管理的内涵 1647.1.2 飞行器故障诊断与健康管理系统框架 1657.1.3 飞行器故障诊断与健康管理技术的应用概况 1717.2 机器学习与飞行器故障诊断 1727.2.1 故障诊断方法概述 1727.2.2 民机主起落架液压收放系统案例 1747.2.3 基于机器学习的民机主起落架液压收放系统故障诊断 1837.3 深度学习与飞行器故障预测 1927.3.1 故障预测方法概述 1927.3.2 民机主起落架液压收放系统故障预测案例 1937.3.3 基于深度学习的民机主起落架液压收放系统故障预测 196习题 205 参考文献 205 习题参考答案 208
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