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申请/专利权人：南京禄口国际机场空港科技有限公司

摘要：本发明涉及一种基于模拟飞行的学员驾驶质量评价方法、系统及介质，所述方法包括：Q1.基于飞行模拟器，获取驾驶学员的飞行数据信息，并采用改进的拉格朗日插值算法对飞行数据信息进行平滑处理，得到平滑处理后的驾驶学员的飞行数据信息；Q2.基于所述平滑处理后的驾驶学员的飞行数据信息，采用基于价值函数的FastUnfloding算法对驾驶学员的飞行数据信息进行阶段化划分，得到驾驶学员的多阶段的飞行数据信息。本发明不仅降低数据获取难度，相较于真实数据获取，采用模拟飞行器获取数据可以避免现实中数据收集的困难性，而且可以降低真实数据泄露的风险。

主权项：1.一种基于模拟飞行的学员驾驶质量评价方法，其特征在于，所述方法包括：Q1.基于飞行模拟器，获取驾驶学员的飞行数据信息，并采用改进的拉格朗日插值算法对飞行数据信息进行平滑处理，得到平滑处理后的驾驶学员的飞行数据信息；Q2.基于所述平滑处理后的驾驶学员的飞行数据信息，采用基于价值函数的FastUnfloding算法对驾驶学员的飞行数据信息进行阶段化划分，得到驾驶学员的多阶段的飞行数据信息；Q3.基于所述驾驶学员的多阶段的飞行数据信息，采用基于比较矩阵的灰色关联算法对驾驶学员的每一个阶段的飞行数据信息进行权值推算，得到驾驶学员每一个阶段的飞行数据的权值数据信息；Q4.基于所述驾驶学员每一个阶段的飞行数据的权值数据信息，建立驾驶学员的综合质量评估函数F，对驾驶学员的飞行训练的综合得分进行评估，得到驾驶学员驾驶质量的综合评估数据信息；所述驾驶学员的综合质量评估函数F为， ，其中，xi为驾驶学员第i个阶段的飞行数据的权值数据信息，xi+1为驾驶学员第i+1个阶段的飞行数据的权值数据信息，f为驾驶学员飞行数据的评估指标函数，α1，α2和α3为驾驶学员飞行数据的评估指标因子，βi为驾驶学员第i个阶段的飞行数据的协方差因子，n为驾驶学员飞行数据的样本容量；在步骤Q1中，所述采用改进的拉格朗日插值算法对飞行数据信息进行平滑处理包括：Q11.基于所述驾驶学员的飞行数据信息，构建驾驶学员的飞行数据降噪处理函数G， ，其中，U为驾驶学员的飞行数据降噪处理的左奇异矩阵，V为驾驶学员的飞行数据降噪处理的右奇异矩阵，yj为第j个驾驶学员的飞行数据信息，对驾驶学员的飞行数据进行降噪处理，得到降噪处理后的驾驶学员的飞行数据信息；Q12.基于所述降噪处理后的驾驶学员的飞行数据信息，建立驾驶学员飞行数据的拉格朗日插值基函数Hk， ，其中，J和k为正整数，yj为第j个驾驶学员的飞行数据信息，δj为驾驶学员飞行数据的黄金正弦因子，y为降噪处理后的驾驶学员的飞行数据信息，yk为第k个驾驶学员的飞行数据信息；Q13.基于所述驾驶学员飞行数据的拉格朗日插值基函数Hk，构建驾驶学员飞行数据的平滑处理函数M， ，其中，yj为第j个驾驶学员的飞行数据信息，K为正整数，ρj为驾驶学员的飞行数据的平滑处理因子，对飞行数据信息进行平滑处理，得到平滑处理后的驾驶学员的飞行数据信息；在步骤Q2中，所述基于价值函数的FastUnfloding算法对驾驶学员的飞行数据信息进行阶段化划分包括：Q21.基于所述平滑处理后的驾驶学员的飞行数据信息，建立驾驶学员的飞行数据价值函数W， ，其中，z为平滑处理后的驾驶学员的飞行数据信息，σ1和σ2为驾驶学员飞行数据的价值决定因子，对驾驶学员的飞行数据的相对价值进行推算，得到驾驶学员飞行数据的相对价值数据信息；Q22.基于所述驾驶学员飞行数据的相对价值数据信息，构建驾驶学员飞行数据的模块度函数T， ，其中，A为驾驶学员飞行数据的相对价值的样本容量，za为驾驶学员飞行数据的相对价值数据信息，θa为驾驶学员飞行数据的相对价值的模块度决定因子，a为正整数，对驾驶学员飞行数据的模块度进行推算，得到驾驶学员飞行数据的模块度数据信息；Q23.基于所述驾驶学员飞行数据的模块度数据信息，建立驾驶学员飞行数据的阶段划分函数M， ，其中，b为驾驶学员飞行数据的模块度数据信息，µ1，µ2和µ3为驾驶学员飞行数据的阶段划分因子，对驾驶学员的飞行数据信息进行阶段化划分，得到驾驶学员的多阶段的飞行数据信息。

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