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申请/专利权人：列奥纳多股份公司

摘要：一种用于对由飞机1所执行的操纵进行分类的计算机实施的方法12，包括：获取120包括至少一个未知数据矩阵TMX的数据结构910，所述至少一个未知数据矩阵TMX包括与所述飞机1的飞行相关的量的样本的多个时间系列，所述样本与一系列时刻相关；将神经网络29应用于所述未知数据矩阵TMX，所述神经网络29生成对应概率矩阵MXprobNUM_C,W，所述对应概率矩阵MXprobNUM_C,W针对所述一系列时刻中的每个时刻包括对应的概率向量CX，所述概率向量CX针对多个操纵类别中的每个类别包括在所述时刻中所述飞机1已经执行了属于所述类别的操纵的概率的对应估计；并且针对所述一系列时刻中的每个时刻，基于所述对应的概率向量CX的所述概率估计来选择123对应操纵类别。

主权项：1.一种由计算机12实施的方法，用于对配备有监测系统4的第一飞机1所执行的操纵进行分类，所述监测系统4被配置为获取与所述第一飞机的飞行相关的多个量的样本，所述方法包括以下步骤：-获取120包括至少一个未知数据矩阵TMX的数据结构910，所述未知数据矩阵TMX包括所述量的样本的多个时间系列，所述样本与一系列时刻相关；-将神经网络29应用于所述未知数据矩阵TMX，所述神经网络29被配置为生成对应的概率矩阵MXprobNUM_C,W，所述神经网络29已经基于多个操纵类别并且基于多个第一训练矩阵而被训练，所述多个第一训练矩阵等于包括数据组DG1、DG2、DG3、DGL的序列的训练数据结构10的对应部分，每个数据组包括所述量的样本的对应时间系列，每个数据组DG1、DG2、DG3、DGL的样本的时间系列与对应时间段T1、T2、T3、TL相关，在所述对应时间段T1、T2、T3、TL中，所述第一飞机1或一个或多个第二飞机已经执行了属于所述多个操纵类别中的对应类别的对应操纵，所述一个或多个第二飞机与所述第一飞机相同并配备有对应监测系统，所述神经网络29也已经基于曲线进行训练，所述曲线针对每个第一训练矩阵TM1、TM2指示在所述第一训练矩阵TM1、TM2的所述数据组DG1、DG2、DG3、DGL的获取期间由所述第一飞机1或由所述第二飞机所执行的操纵类别，使得针对所述一系列时刻中的每个时刻，所述概率矩阵MXprobNUM_C,W包括对应的概率向量CX，所述概率向量CX针对所述多个操纵类别中的每个类别包括：在所述时刻处，所述第一飞机1执行属于所述类别的操纵的概率的对应估计；并且-针对所述一系列时刻中的每个时刻，基于所述对应的概率向量CX的所述概率估计，来选择123对应操纵类别。

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百度查询： 列奥纳多股份公司 通过对在飞机的飞行期间获取的测量的时间系列进行分段来对由飞机所执行的操纵进行分类的方法