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1. (WO2014093670) ANALYSE DE DONNÉES DE VOL À L'AIDE DE MODÈLES PRÉDICTIFS
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2014/093670    N° de la demande internationale :    PCT/US2013/074755
Date de publication : 19.06.2014 Date de dépôt international : 12.12.2013
CIB :
G01C 23/00 (2006.01), G06Q 10/04 (2012.01), G06Q 10/10 (2012.01), G06Q 10/00 (2012.01), G06Q 50/30 (2012.01)
Déposants : UNIVERSITY OF NORTH DAKOTA [US/US]; 264 Centennial Drive, Stop 7095, Twamley Hall, Room 102 Grand Forks, North Dakota 58202 (US)
Inventeurs : DESELL, Travis; (US).
HIGGINS, Jim; (US).
CLACHAR, Sophine; (US)
Mandataire : MADDEN, Robert B.; Schwegman, Lundberg & Woessner, P.A. P.O. Box 2938 Minneapolis, Minnesota 55402 (US)
Données relatives à la priorité :
61/736,432 12.12.2012 US
Titre (EN) ANALYZING FLIGHT DATA USING PREDICTIVE MODELS
(FR) ANALYSE DE DONNÉES DE VOL À L'AIDE DE MODÈLES PRÉDICTIFS
Abrégé : front page image
(EN)Various embodiments for analyzing flight data using predictive models are described herein. In various embodiments, a quadratic least squares model is applied to a matrix of time-series flight parameter data for a flight, thereby deriving a mathematical signature for each flight parameter of each flight in a set of data including a plurality of sensor readings corresponding to time-series flight parameters of a plurality of flights. The derived mathematical signatures are aggregated into a dataset. A similarity between each pair of flights within the plurality of flights is measured by calculating a distance metric between the mathematical signatures of each pair of flights within the dataset, and the measured similarities are combined with the dataset. A machine-learning algorithm is applied to the dataset, thereby identifying, without predefined thresholds, clusters of outliers within the dataset by using a unified distance matrix.
(FR)Conformément à différents modes de réalisation, la présente invention concerne l'analyse de données de vol à l'aide de modèles prédictifs. Dans différents modes de réalisation, un modèle quadratique de la méthode des moindres carrés est appliqué à une matrice de données de paramètre de vol chronologique pour un vol, permettant ainsi de dériver une signature mathématique pour chaque paramètre de vol de chaque vol dans un ensemble de données comprenant une pluralité de lectures de capteur correspondant à des paramètres de vol chronologiques d'une pluralité de vols. Les signatures mathématiques dérivées sont agrégées dans un ensemble de données. Une similarité entre chaque paire de vols dans la pluralité de vols est mesurée par calcul d'une métrique de calcul entre les signatures mathématiques de chaque paire de vols dans l'ensemble de données, et les similarités mesurées sont combinées avec l'ensemble de données. Un algorithme d'apprentissage machine est appliqué à l'ensemble de données, permettant ainsi d'identifier, sans seuils prédéfinis, des groupes de valeurs aberrantes dans l'ensemble de données par utilisation d'une matrice de distance unifiée.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)