今天尝试画一个典型的VOR/DME进近程序保护区. 读图 某机场VOR/DME进近程序平面图部分如下图所示:   该程序剖面图部分如下图所示:   分析 该机场采用了偏置导航台布局(导航台在机场内),最后进近方向与跑道方向不致,存在4°的夹角. 中间进近航段(IF至FAF)之间为平飞,高度600米(修正海压).从剖面图的数据600(533)可以知道,跑道入口(或者机场)的标高为600-533=67米. 最后进近航段(FAF至MAPt)的磁方向为336°,下降梯度为5.0%. 复飞程序的内容为:航

一.计算步骤 以I类精密进近为例,运行标准的制定大致分为以下几个步骤: 1)确定精密航段的超高障碍物. 2)计算当量高 3)计算高度损失 4)当量高与高度损失相加得到超障高OCH 5)对复飞段障碍物进行检查,重复2)到4)的步骤,找出最高的OCH增加额外的余度或是向上取整,得到运行标准DA(H)   二.超高障碍物的判断 精密航段的障碍物是否超高,按照OAS面来进行判断.请参考之前这篇文章: 精密进近OAS面的绘制与评估 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3N

一.定义:精密进近OAS面(Obstacle Assessment Surface 障碍物评价面)是在精密进近程序中,用来对障碍物进行评估,找出影响运行标准的控制障碍物的一种计算方法. 二.构成 OAS面从进近方向来看,分为W面.X面.Y面.Z面以及入口处的水平面,对II类自动驾驶进行评估时还会用到W*面. W面代表着下滑道(Glide Path)提供引导时,在下降阶段对障碍物的高度限制. Z面代表复飞阶段,爬升过程中对障碍物的高度限制,传统精密进近复飞面从跑道入口后900米开始计算. X面.Y

终于有点空闲,找张图来演练一下<风螺旋标准模板>软件的用法. 某机场NDB进近程序剖面图如下图所示: 该机场采用了近台和远台的双台布局,近台和远台均为NDB与指点标的合装台,没有中间进近定位点(IF点). 1)首先建立跑道.跑道延长线,标记FAF及MAPt点. 2)绘制NDB基础保护区 通过<风螺旋标准模板>软件生成NDB基础保护区,初始宽度1.25nm,外扩10.3°.旋转.复制.移动,将双方向的NDB保护区放置到FAF位置处. 因为,机场有双NDB台,所以复制一份NDB保护区放

程序所用文件:https://files.cnblogs.com/files/henuliulei/%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%88%86%E7%B1%BB%E6%95%B0%E6%8D%AE.zip 线性回归 决定系数越接近一那么预测效果越好 对于多元线性回归和一元线性回归推导理论是一致的,只不过参数是多个参数而已 梯度下降 梯度下降法存在局部最小值 太小迭代次数多,太大将无法迭代到最优质 梯度下降发容易到达局部最小值 凸函数使用局部下降法一定可以到全部最小值,所以不存在局部最

本课内容: 1.线性回归 2.梯度下降 3.正规方程组   监督学习:告诉算法每个样本的正确答案,学习后的算法对新的输入也能输入正确的答案   1.线性回归 问题引入:假设有一房屋销售的数据如下: 引入通用符号: m =训练样本数 x =输入变量(特征) y =输出变量(目标变量) (x,y)—一个样本 ith—第i个训练样本=(x(i),y(i)) 本例中:m:数据个数,x:房屋大小,y:价格   监督学习过程: 1) 将训练样本提供给学习算法 2) 算法生成一个输出函数(一般用h表示,成为假

一.回归函数及目标函数 以均方误差作为目标函数(损失函数),目的是使其值最小化,用于优化上式. 二.优化方式(Gradient Descent) 1.最速梯度下降法 也叫批量梯度下降法Batch Gradient Descent,BSD a.对目标函数求导 b.沿导数相反方向移动theta 原因: (1)对于目标函数,theta的移动量应当如下,其中a为步长,p为方向向量. (2)对J(theta)做一阶泰勒级数展开: (3)上式中,ak是步长,为正数,可知要使得目标函数变小,则应当<0,并且其

梯度下降和随机梯度下降 梯度下降在深度学习中很少被直接使用,但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值的原因是学习后续优化算法的基础.随后,将引出随机梯度下降(stochastic gradient descent). 一维梯度下降 以简单的一维梯度下降为例,解释梯度下降算法可能降低目标函数值的原因.假设连续可导的函数f:ℝ→ℝ的输入和输出都是标量.给定绝对值足够小的数ϵ,根据泰勒展开公式,得到以下的近似: 学习率 梯度下降算法中的正数η通常叫作学习率.这是一个超参数,需要人

1. 什么是梯度下降法?   梯度下降法(Gradient Decent)是一种常用的最优化方法,是求解无约束问题最古老也是最常用的方法之一.也被称之为最速下降法.梯度下降法在机器学习中十分常见,多用于求解参数的局部最小值问题. 2. 梯度下降法的原理 引用维基百科中的一张图 简单来说,梯度下降法就是利用了函数沿梯度方向下降最快的原理来求解极小值,当然也可以沿梯度上升方向求解极大值.具体的原理就不赘述了,可以参考Gradient Decent 的维基百科 梯度下降法. 3. 梯度下降法的求解步骤

梯度下降法(Gradient Descent) 优化思想:用当前位置的负梯度方向作为搜索方向,亦即为当前位置下降最快的方向,也称“最速下降法”.越接近目标值时,步长越小,下降越慢. 如下图所示,梯度下降不一定能找到全局最优解,可能寻找到的是局部最优解.(当损失函数是凸函数时,梯度下降得到的解一定是全局最优解,因为凸函数的极小值即为最小值) 梯度下降法 批量梯度下降法(Batch Gradient Descent,BGD):在更新参数时,BGD根据batch中的所有样本对参数进行更新. θ为参数,

http://www.360doc.com/content/16/0616/12/32670666_568219786.shtml http://news.carnoc.com/list/365/365461.html https://sanwen8.cn/p/29f4Czf.html http://www.kjmx.net/article/show-2199.html https://zhidao.baidu.com/question/520428463.html 跑道是一个机场的重要组成部分

英文原文在 FGFCS.h头文件中 JSBSim的控制操作封装了飞行控制系统(FCS)的功能. 这个FGFCS类还封装了相同的“系统”和“自动驾驶仪”能力. FGFCS包含用来定义一个系统或飞行模型体系的“FGFCS组件列表”. 飞机的配置文件包含控制路径的描述(从一个输入或命令开始和结束的效应),例如:aerosurface. FCS组件包括一个轴的控制律是在配置文件中定义的顺序.例如,x - 15 <flight_control name="X-15 SAS"> <

PMI:Project Management Institute,项目管理协会于1969年在美国成立,致力于全球范围内的项目管理研究.标准制定和出版.价值倡导.职业认证和学位 课程认证.现在,PMI已经成为一个全球的项目管理知识与智囊中心. PMP:Project Management Professional,是其针对评价个人项目管理知识能力而设计的一项全世界范围内的资格认证体系,通过该认证的人员将获得  “PMP Project Management Professional”资格证书.在世

线性回归 线性回归是一个回归问题,即用一条线去拟合训练数据 线性回归的模型: 通过训练数据学习一个特征的线性组合,以此作为预测函数. 训练目标:根据训练数据学习参数(w1,w2, ... , wn,b) 学习策略: 要确定参数(w1,w2, ... , wn,b),即关键在于如何衡量 预测函数f(x)与训练数据y之间的差别.      如果要使得预测函数f(x)尽可能准确,那么即要求f(x)-y尽可能小,而f(x)-y便是一个样本(x,y)的损失函数. 对于整个训练数据的损失函数,用均方误差损失

Coursera吴恩达<优化深度神经网络>课程笔记(2)-- 优化算法 深度机器学习中的batch的大小 深度机器学习中的batch的大小对学习效果有何影响? 1. Mini-batch gradient descent SGD VS BGD VS MBGD 3. 指数加权平均(Exponentially weighted averages) 这种滑动平均算法称为指数加权平均(exponentially weighted average)其一般形式为: 值决定了指数加权平均的天数,近似表示为:

常见的学习种类 线性回归,最简单的y=wx+b型的,就像是调节音量大小.逻辑回归,是否问题.分类问题,是猫是狗是猪 最简单的线性回归y=wx+b 目的:给定大量的(x,y)坐标点,通过机器学习来找出最符合的权重w和偏置b 损失指的是每个点进行wx+b-y然后平方累加,是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度. 根本的方法是首先要给出人工设定初始的w和b值,然后计算损失对于w和对于b的梯度,来找到下降梯度. 使得w和b往下降梯度变化来使得损失越来越小,w和b的值越来越精确的过程. lr

成本函数(cost function)也叫损失函数(loss function),用来定义模型与观测值的误差.模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差(residuals)或训练误差(test errors). 我们可以通过残差之和最小化实现最佳拟合,也就是说模型预测的值与训练集的数据最接近就是最佳拟合.对模型的拟合度进行评估的函数称为残差平方和(residual sum of squares)成本函数.就是让所有训练数据与模型的残差的平方之和最小. 我们用R方(r-squared)评估预测的效

k均值聚类(K-means) 4.1.摘要 在前面的文章中,介绍了三种常见的分类算法.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法.聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例.本文首先介绍聚类的基础--距离与相异度,然后介绍一种常见的聚类算法--k均值和k中心点聚类,最

%% 方法一:梯度下降法 x = load('E:\workstation\data\ex3x.dat'); y = load('E:\workstation\data\ex3y.dat'); x = [ones(size(x,1),1) x]; meanx = mean(x);%求均值 sigmax = std(x);%求标准偏差 x(:,2) = (x(:,2)-meanx(2))./sigmax(2); x(:,3) = (x(:,3)-meanx(3))./sigmax(3); figu

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# 多元线性回归的模型: #-----------