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申请/专利权人：北京信息科技大学
申请日：2024-03-19
公开（公告）日：2024-07-02
公开（公告）号：CN118278099A
主分类号：G06F30/15
分类号：G06F30/15;G06F30/27;G06Q10/04;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G06F17/18
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.19#实质审查的生效;2024.07.02#公开
摘要：本申请涉及飞机载荷预测领域，公开了一种基于混合注意力机制的飞机起落架载荷智能计算方法，包括以下步骤：S1、采集飞机起落架的光纤光栅应变测量值；S2、使用寻峰算法和滑动窗口方法对光谱数据进行预处理；S3、对预处理后的光谱数据和载荷标签值进行最大最小归一化处理；S4、使用混合注意力机制的CNN‑1D‑Transformer网络模型对归一化后的数据进行特征提取和载荷预测。本发明提出的混合注意力机制的CNN‑1D‑Transformer模型能够有效地提取和整合局部和全局特征，从而在X、Y、Z三个方向上提供高精度的载荷预测。这种集成局部和全局模态的混合特征学习框架，相比传统方法，能够更好地模拟载荷场景的复杂性，有效提升了起落架多向载荷预测的性能。
主权项：1.一种基于混合注意力机制的飞机起落架载荷智能计算方法，其特征在于，包括以下步骤：采集飞机起落架的光纤光栅应变测量值；使用寻峰算法和滑动窗口方法对光谱数据进行预处理；对预处理后的光谱数据和载荷标签值进行最大最小归一化处理；使用混合注意力机制的CNN-1D-Transformer网络模型对归一化后的数据进行特征提取和载荷预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京信息科技大学 一种基于混合注意力机制的飞机起落架载荷智能计算方法
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