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內容簡介： 《基于机器学习的飞行大数据分析及应用》是一部系统探讨飞行数据处理与分析的专著，旨在为航空领域的研究者、工程师及管理者提供理论与实践相结合的指导。书中围绕飞行数据的采集、处理、分析及应用，构建了一个完整的知识体系。 　　在基础篇中，作者详细介绍了飞行数据的来源、采集传输及译码原理，强调了数据预处理的重要性。通过对QAR数据特性的分析，书中展示了如何通过数据清洗、噪声处理和缺失值填补等技术提升数据质量，为后续分析奠定基础。 　　技术篇聚焦于机器学习算法在飞行数据分析中的应用。书中不仅介绍了无监督学习、集成学习、时间建模、图神经网络及注意力机制等核心技术，还深入探讨了飞行轨迹预测、相似性度量与聚类方法。此外，书中还重点研究了基于高斯混合模型和对比学习的异常检测技术，为飞行数据的深度挖掘提供了丰富的工具箱。 　　在应用篇中，作者结合实际案例，展示了机器学习技术在飞行安全问题中的具体应用。通过重着陆、冲出跑道等典型事件的分析，书中提出了基于多维参数可视化、风险区域评估及机器学习模型的解决方案。同时，书中还介绍了多飞行安全事件的预测方法，并构建了一个集成化的飞行大数据平台，实现了从数据处理到分析应用的全流程支持。 　　全书内容丰富，理论与实践并重，为飞行数据的深度分析与实际应用提供了系统性的指导。 目錄： 基础篇 第1章 绪论 1 1.1 飞行数据记录设备及系统 1 1.2 飞行数据的采集传输及译码原理 7 1.3 飞行数据使用概述 12 第2章 飞行数据的预处理 15 2.1 QAR数据特性 15 2.2 QAR数据的处理方法 17 2.3 数据预处理 17 技术篇 第3章 飞行数据的机器学习算法 21 3.1 飞行数据的机器学习算法概述 21 3.2 无监督学习 22 3.3 集成学习 27 3.4 时间建模模块 31 3.5 图神经网络 33 3.6 注意力机制 36 第4章 基于深度学习的飞行轨迹分析 41 4.1 飞行轨迹分析概述 41 4.2 飞行轨迹预测 41 4.3 飞行轨迹相似性度量 43 4.4 飞行轨迹聚类 57 第5章 飞行数据异常检测 59 5.1 飞行数据异常检测任务 59 5.2 基于飞行数据异常检测方法概述 61 5.3 基于高斯混合模型的异常检测 64 5.4 基于对比学习的异常检测 69 应用篇 第6章 重着陆 80 6.1 重着陆概述 80 6.2 基于多维飞行参数可视化的重着陆分析 81 6.3 基于个体与群体差异化分析的重着陆研究 85 6.4 基于参数曲线聚类的重着陆成因自动推理方法 91 6.5 小结 101 第7章 冲出跑道 102 7.1 冲出跑道概述 102 7.2 数据可视化分析 104 7.3 基于风险区域的冲出跑道风险评估方法 116 7.4 基于机器学习的风险航段识别 129 第8章 多飞行安全事件的预测与分析 133 8.1 QAR典型超限事件 133 8.2 现有研究方法概述 135 8.3 基于动态图神经网络的多飞行安全事件预测模型 139 8.4 模型应用：综合预测多飞行安全事件的实例分析 145 第9章 飞行大数据系统平台及应用 155 9.1 数据挖掘系统 155 9.2 飞行数据仓库建模 157 9.3 原型系统设计与开发 159 参考文献 165

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