1、“.....在模型训练前，首先对组实验数据进行均值处理，然后随机抽取组作为训练数据，组作为验证数据，以飞机的高度信息俯仰角滚转角作为输入值，分别以俯仰操纵和滚转操纵作为输出值，分别用减法聚类算法训练得到基于飞行仪表指示的进近阶段飞行员俯仰操纵模型和滚转操纵模型，模型结构如图和图所示。操纵模型验证训练得到的模型有个隶属度函数，训练误差为，模型有个隶属度函数，训练误差为，图所示是基于的进近阶段飞行员操纵模型设计论文原稿飞行员在环的人机实验，通过实验采集了进近阶段飞行员的操纵数据和飞机实时响应数据，将数据处理后作为的输入输出训练得到飞行员在进近时的操纵模型，并对模型预测效果进行了验证。训练得到的操纵模型既可以作为进步研究飞行员操纵行为的工具，也可以作为评判飞行员进近时操纵表现的标准......”。

2、“.....飞行员的操纵表现直接关乎飞行安全。随着新材料和新科技的发展，飞机设备本身原因造成的事故已经大大减少，飞行员的不当操纵逐渐成为飞行事故的主要诱因。据统计由飞行员失误引飞行实验时，由实验人员启动，后台运行，采样频率为。每组实验数据包含列信息时间迎角侧滑角高度马赫数俯仰角滚转角升降舵操纵输入副翼操纵输入方向舵操纵输入俯仰角速率滚转角速率偏航角速率。图所示是第号被试和第号被试在正常飞行环境下进近时的操纵数据。从中可以发现不同被试在进近时的操纵行为具有定的相似性，因此通过被试的操纵数据训练得到相应的操纵模型是可性的。此外，不同的被试，其操纵表现有定差异，在当前情况下，号被试的表现略优于号被试。对于异常的操纵数据在后续模型训练时应及时剔除，并让该被试重新进行飞行实验和数据采集......”。

3、“.....对于异常的操纵数据在后续模型训练时应及时剔除，并让该被试重新进行飞行实验和数据采集。网络结构年和提出了种新的模糊推理模型模型，该模型可以通过少数模糊规则生成大量的非線性函数，进而模拟人脑的判断和决策。就是由模型和人工神经网络构成的，该系统既具有模糊推理系统的拟人性，又包含人工神经网络的自适应学习能力，其最大的特点是根据已知数据就可以对控制系统进行建模。因此对于系统特性相对复杂或者系统特性不明显，甚至不知道被控系统的特性时，都可以利用得到个较好的控制效果。被试的相关信息如表所示。数据分析数据采集程序在被试进摘要自适应神经模糊系统中的模糊推理部分能有效地模拟飞行员在操纵时的感知决策执行过程，人工神经网络部分能对复杂的非线性系统进行自适应学习，因此利用对飞行员的操纵行为进行建模是非常合适的。本文基于模拟器设计了飞行员在环的人机实验......”。

4、“.....将数据处理后作为的输入输出训练得到飞行员在进近时的操纵模型，并对模型预测效果进行了验证。训练得到的操纵模型既可以作为进步研究飞行员操纵行为的工具，也可以作为评判飞行员进近时操纵表现的标准。关键词飞行员操纵模型飞行员在环实验进近过程中图分类号文献标识码训练得到基于飞行仪表指示的进近阶段飞行员俯仰操纵模型和滚转操纵模型，模型结构如图和图所示。操纵模型验证训练得到的模型有个隶属度函数，训练误差为，模型有个隶属度函数，训练误差为，图所示是模型中俯仰角飞机高度输入和俯仰控制信号输出之间的非线性关系。图所示分别是时域上飞行员进近时俯仰操纵和滚转操纵的验证数据与对应的模型预测数据的比较情况。从图中可以看出，以飞行仪表指示作为输入训练得到的飞行员操纵模型在飞行员低频操纵时具有较好的预测效果，对于飞行员频次较高的操纵行为模型预测结果有不同程度的失真现象。从整体上看......”。

5、“.....从而减小被试由于客观原因造成的操纵误差。正式开始实验时，被试依次进入模拟器，保持良好的生理心理状态，准备飞行。实验人员设臵实验飞行环境起降机场，同时启动后台数据采集程序，实时记录被试操纵信息和飞机响应信息。实验人员告知被试可以起飞后，被试开始正常起飞，在飞行过程中，实验人员应该在被试操纵飞机进入下飞行阶段时记录对应的时间信息，以便于后续进行数据分析。基于的进近阶段飞行员操纵模型设计论文原稿。为了避免获得密集的簇中心，通常选择为。当所有数据点成为聚类中心的潜在可能经式修正后，选择当前可能值最大的数据点作为下个聚类中心。每个数据点作为该组聚类中心的潜基于的进近阶段飞行员操纵模型设计论文原稿，。效果略优于滚转操纵。结语本文基于飞行实验，在传统的飞行员操纵模型的基础上，引入系统，通过利用采集到的的飞行员操纵数据和飞机响应数据......”。

6、“.....为飞行员操纵行为建模提供了种新的思路和方法。训练得到的操纵模型能较好地预测飞行员的操纵行为，可以作为进步研究飞行员操纵行为表现的工具。此外，为了提高模型训练的效果，可以通过加大飞行实验的样本数，调整聚类算法参数，增加模型输入等方式进行改进。参考文献中国民用航空总局人为因素课题组民用航空人的因素培训手册北京中国民航出版社，在可能值继续被修正其中是第个聚类中心的位臵，是其可能值。不断获取新的聚类中心并对数据点的潜在可能值进行修正，直到组中所有数据点的可能值都低于第个聚类中心的可能值的部分值，般将作为停止标准。飞行员操纵模型训练和验证分析模型训练在飞行员进近时，飞行仪表能帮助飞行员获得飞机的当前姿态和高度信息，从而指引飞行员做出正确的操纵行为。本文以飞行仪表指示作为输入，对应的俯仰操纵和滚转操纵作为输出训练飞行员操纵模型。在模型训练前......”。

7、“.....然后随机抽取组作为训练数据，组作为验证数据，以飞机的高度信息俯仰角滚转角作为输入值，分别以俯仰操纵和滚转操纵作为输出值，分别用减法聚类算法，。飞行实验设计实验流程本次飞行实验选取名被试分别在正常风雨干扰夜间等种不同环境条件下，以禄口机场为起降机场进行边飞行，并通过数据接口，实时记录被试在飞行过程中各个阶段的操纵信息和飞机响应信息。实验流程如图所示。飞行实验开始前，每被试都有单独分钟的时间对实验室的模拟器进行试飞以熟悉基于的进近阶段飞行员操纵模型设计论文原稿，模型中俯仰角飞机高度输入和俯仰控制信号输出之间的非线性关系。图所示分别是时域上飞行员进近时俯仰操纵和滚转操纵的验证数据与对应的模型预测数据的比较情况。从图中可以看出，以飞行仪表指示作为输入训练得到的飞行员操纵模型在飞行员低频操纵时具有较好的预测效果......”。

8、“.....俯仰操纵的预测效果略优于滚转操纵。结语本文基于飞行实验，在传统的飞行员操纵模型的基础上，引入系统，通过利用采集到的的飞行员操纵数据和飞机响应数据，训练得到基于飞行仪表指示的进近阶段飞行员操纵模型，为飞行员操纵行为建模提供了种新的思路和方法。训练得到的飞行事故超总事故的半以上，因此分析飞行员的操纵表现对其进行建模研究，对减少飞行员的不安全行为提高航空系统的安全性有着重要意义。基于的进近阶段飞行员操纵模型设计论文原稿。为了避免获得密集的簇中心，通常选择为。当所有数据点成为聚类中心的潜在可能经式修正后，选择当前可能值最大的数据点作为下个聚类中心。每个数据点作为该组聚类中心的潜在可能值继续被修正其中是第个聚类中心的位臵，是其可能值。不断获取新的聚类中心并对数据点的潜在可能值进行修正，直到组中所有数据点的可能值都低于第个聚类中心的可能值的部分值，般将作为停止标准......”。

9、“.....飞行模型，该模型可以通过少数模糊规则生成大量的非線性函数，进而模拟人脑的判断和决策。就是由模型和人工神经网络构成的，该系统既具有模糊推理系统的拟人性，又包含人工神经网络的自适应学习能力，其最大的特点是根据已知数据就可以对控制系统进行建模。因此对于系统特性相对复杂或者系统特性不明显，甚至不知道被控系统的特性时，都可以利用得到个较好的控制效果。摘要自适应神经模糊系统中的模糊推理部分能有效地模拟飞行员在操纵时的感知决策执行过程，人工神经网络部分能对复杂的非线性系统进行自适应学习，因此利用对飞行员的操纵行为进行建模是非常合适的。本文基于模拟器设计了行飞行实验时，由实验人员启动，后台运行，采样频率为。每组实验数据包含列信息时间迎角侧滑角高度马赫数俯仰角滚转角升降舵操纵输入副翼操纵输入方向舵操纵输入俯仰角速率滚转角速率偏航角速率......”。