【技术实现步骤摘要】
本专利技术公开了一种基于双向循环神经网络的飞行动作识别方法及装置，属于飞行数据智能处理。
技术介绍
1、飞行员在飞行训练过程中，完成教员下达的飞行动作是非常重要的训练科目，其完成质量的优劣会直接影响飞行员飞行操控品质的评估。因此，需要对飞行器飞行动作进行识别，以便进行飞行员飞行操控品质的评估。在现有技术中，目前根据识别方式的不同，可将飞行训练动作识别划分为知识规则和数据驱动两种方式。其中：
2、基于知识规则的飞行动作识别是指基于人工先验知识构造的领域专家系统，将飞行数据特征与知识提炼为一系列的产生式规则，构造出飞行动作识别知识库，再运用数据挖掘技术或推理方法完成飞行原始数据与规则的对比，从而实现飞行动作的识别。但是该方法使用的规则库数量多达1200条，规则设计复杂验证困难，不能完全通用于所有机型，常见的飞行动作偏差导致识别错误，飞行动作重叠和交叉过渡部分需要额外处理等。
3、近年来随着人工智能领域的快速发展，出现了较多基于数据驱动的作识别方法。支持向量机实现飞行动作的识别避免了主观因素的影响，但在大样本情况下计算...
【技术保护点】
1.一种基于双向循环神经网络的飞行动作识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于双向循环神经网络的飞行动作识别方法，其特征在于，在所述采集飞行训练中的实时运行数据，并对其进行机动动作分割预处理得到实时运行数据集之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于双向循环神经网络的飞行动作识别方法，其特征在于，所述获取飞行训练中收集的历史运行数据，并对其进行预处理和动作标注得到飞行训练动作数据集，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于双向循环神经网络的飞行动作识别方法，其特征在于，所述专家判读规则至少包括：斤斗动作、...
【技术特征摘要】
1.一种基于双向循环神经网络的飞行动作识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于双向循环神经网络的飞行动作识别方法，其特征在于，在所述采集飞行训练中的实时运行数据，并对其进行机动动作分割预处理得到实时运行数据集之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于双向循环神经网络的飞行动作识别方法，其特征在于，所述获取飞行训练中收集的历史运行数据，并对其进行预处理和动作标注得到飞行训练动作数据集，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于双向循环神经网络的飞行动作识别方法，其特征在于，所述专家判读规则至少包括：斤斗动作、半斤斗动作和半滚倒转动作，其中：
5.根据权利要求3所述的一种基于双向循环神经网络的飞行动作识别方法，其特征在于，所述飞行训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：华欣，李明，刘硕，梁云峰，高静波，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军航空大学，
类型：发明
国别省市：
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