《表5 2种冲突探测方法耗时对比》

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《基于概率神经网络的通用航空器冲突探测方法》

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在冲突分类器冲突识别效率方面，分别基于本文构建的3个关键特征与文献[10]构建的4个特征训练形成PNN冲突分类器。从上述随机生成的3 000组新模拟情景中选取100组，采用2个PNN分类器以及Monte Carlo仿真方法对其进行分类，分类耗时见表5。分析3特征PNN冲突分类器与4特征PNN冲突分类器耗时可以发现，二者分类耗时始终保持在1.2s以及1.4s左右，几乎不受航空器数量影响，且3个关键特征下的冲突分类器平均冲突探测耗时较4特征分类器少0.2s。反观Monte Carlo仿真方法，所消耗时间与待判定航空器数量成正比，当航空器数量较大时，冲突探测时间将远超实际可接受范围。