Page 198 - 基于深度学习的人工智能技术研究

Research on Artificial Intelligence Technology Based on Deep Learning
基于深度学习的人工智能技术研究

时对当前空域内的飞行流量进行统计。如果这个数据值达到了最大容纳量，就说
明天空中存在着飞行冲突，控制人员就可以找到发生冲突的地点，并确定冲突航
班。在此基础上，研究航班冲突的处理方法也是可行的。
2. 在飞行冲突探测与解脱辅助决策中的应用

这两个模型具备人工智能的特性，能够自主地对情况进行判断，并给出相应
的对策，从而降低控制人员在决策过程中出现的错误或偏差，确保冲突预报的精
确性和决策的有效性。其中，具有较强人工智能能力的模组，可以根据飞机的数
目、飞行等级、冲突类型和处理方式等因素，作出相应的调整。在碰撞检测中，

将采用人工智能的推理机制，而这一机制要有效地发挥作用，还需要符合避撞方
案的确定原则、避撞路径原则等有关原则。在进行推理时，需要参考的资料与知
识都是从有关资料库或知识库中提取，在使用这两个模块来管理空中交通的同时，
航空交通管制员还需要维护数据库和知识库，以使其具有代表性。

3. 人工智能技术在解决飞行冲突中的应用
目前的空中交通管理系统都是利用人工智能对空中交通管理系统中的冲突进
行探测，以尽量避免冲突发生。空中交通管理人员展开初步检查，并做出科学、
合理的辅助救援决策，展开分析研究工作，找出在飞行过程中出现的问题和缺陷，

并采取相应的措施，对这些问题进行有效的解决，加强并制定解决方案，对其进
行合理的设计，从而避免碰撞问题。前期研究表明，将人工智能用于航空交通管
理已成为国内航空领域研究的热点，其中，区间控制、人工网等技术为其提供了
很好的服务，并已取得了一系列重要成果。因此，将人工智能技术应用于空中交

通管理领域，能够为空中交通管理技术的持续发展与改进提供有力的保证，从而
建立起一套科学、完备的空中交通管理技术支持体系，保证低耗智能技术在空中
交通管理领域的应用效果。在空中交通管理领域中，利用人工智能技术，可以让
低层系统的高效运作，让飞行计划能够顺利进行。

4. 空域管理
空域管理是保障飞机在空域内平稳、安全地飞行的一项重要内容。将人工
智能技术运用于航空资源管理，能够加强航空资源管理协调机构间的交流，从而
实现对航空资源的合理调配与管理。与此同时，利用人工智能技术，还可以对飞

机的飞行展开动态的监控，通过对飞行故障进行监测和预测，从而对飞机在空域
的飞行趋势有一个全面的了解，本项目的研究成果可为有关部门制定突发事件应

190