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Automated screening of propulsion system test data by neural networks, phase 1

机译：通过神经网络自动筛选推进系统测试数据，第1阶段

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The evaluation of propulsion system test and flight performance data involves reviewing an extremely large volume of sensor data generated by each test. An automated system that screens large volumes of data and identifies propulsion system parameters which appear unusual or anomalous will increase the productivity of data analysis. Data analysts may then focus on a smaller subset of anomalous data for further evaluation of propulsion system tests. Such an automated data screening system would give NASA the benefit of a reduction in the manpower and time required to complete a propulsion system data evaluation. A phase 1 effort to develop a prototype data screening system is reported. Neural networks will detect anomalies based on nominal propulsion system data only. It appears that a reasonable goal for an operational system would be to screen out 95 pct. of the nominal data, leaving less than 5 pct. needing further analysis by human experts.

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作者
Hoyt, W. Andes; Whitehead, Bruce A.;
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作者单位

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年度 1992
页码 1-48
总页数 48
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类工业技术;
关键词
DATA REDUCTION; DATA SYSTEMS; FLIGHT CHARACTERISTICS; NEURAL NETS; PROPULSION SYSTEM PERFORMANCE; ANOMALIES; ERROR ANALYSIS; LEARNING; MANPOWER; PRODUCTIVITY; SYSTEMS ANALYSIS;

机译：数据减少;数据系统;飞行特征;神经网络;推进系统性能;异常;错误分析;学习;人手;生产率;系统分析;

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