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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种自动从飞机客观数据中发现飞行状态的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115293261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210929104.5，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种自动从飞机客观数据中发现飞行状态的方法是由鲍军鹏;郭思尧;赵浩然;高瀚设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动从飞机客观数据中发现飞行状态的方法在说明书摘要公布了：一种自动从飞机客观数据中发现飞行状态的方法，将初始的飞机时间序列数据进行预处理，按照给定的时间窗口大小划分数据，得到包含不同飞行状态的飞机时间序列数据集；随机抽样处理训练数据集；构建由k个USSL聚类模块、k个DTCR聚类模块和k个SCNN聚类模块组成的集成网络，数据分别通过各模块，总共得到3k个飞行状态，利用投票机制对3k个飞行状态进行综合得到最终结果，即输入数据所对应的飞行状态是3k个飞行状态中所占比例最大的飞行状态；用训练数据集训练集成网络，利用训练得到的集成网络对其进行聚类，从而自动发现不同飞行状态。本发明仅以飞机整个飞行过程中的时间序列数据为对象，即能准确自动发现不同飞行状态。

本发明授权一种自动从飞机客观数据中发现飞行状态的方法在权利要求书中公布了：1.一种自动从飞机客观数据中发现飞行状态的方法，其特征在于，包括如下步骤： 第1步，将初始的飞机时间序列数据进行预处理，按照给定的时间窗口大小划分数据，得到包含不同飞行状态的飞机时间序列数据集； 第2步，对所述飞机时间序列数据集进行有放回的随机抽样处理，得到相应的训练数据集； 第3步，构建集成网络，所述集成网络由k个USSL聚类模块、k个DTCR聚类模块和k个SCNN聚类模块组成，所述训练数据集中的数据分别通过各USSL聚类模块、DTCR聚类模块和SCNN聚类模块，总共得到3k个飞行状态，然后利用投票机制对3k个飞行状态进行综合得到最终结果，即输入数据所对应的飞行状态是3k个飞行状态中所占比例最大的飞行状态； 第4步，用所述训练数据集训练所述集成网络，并通过RI指标和NMI指标对该集成网络的学习效果进行评估； 第5步，调节k值大小，重复训练步骤，直到相应的集成网络收敛，并且聚类效果达到最佳水平； 第6步，以飞机整个飞行过程中的时间序列数据为输入，利用训练得到的集成网络对其进行聚类，从而自动发现不同飞行状态，即一个簇对应一个飞行状态，同一个簇中所有的时间序列数据都是同一个飞行状态； 其中，所述SCNN聚类模块通过计算各个参数对应的飞机时间序列数据与其相应的子序列数据之间的距离以实现显著特征的提取和选择过程，并利用softmax归一化操作衡量每个时间序列数据的类别分布情况；所述子序列数据指能够充分表示飞机时间序列数据中典型特征的一段时间序列数据，即通过该子序列能够替代飞机时间序列数据；所述显著特征是指能够良好表示飞机时间序列数据所对应飞行状态的典型特征； 所述SCNN聚类模块利用卷积神经网络提取原始时间序列数据中的非线性特征，并通过全连接层和softmax之后得到飞行状态向量y2；该模块中还使用了Soft‑DTW方法提取原始时间序列数据中的子序列相关特征，通过softmax之后得到飞行状态向量y1；并综合利用上述飞行状态向量y1和y2训练SCNN模块；最后以y2中最大值所代表的飞行状态作为输入数据的飞行状态判定结果。

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