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根据【作者:
何宇珩,,袁宏杰,,李贺,,李直声
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中国航空报
(2)
北京航空航天大学
(2)
系统工程与电子技术
(2)
沈阳航空航天大学学报
(1)
航空标准化与质量
(1)
关键词
基于麻雀搜索算法优化BP神经网络的飞机停放局部温度预测
作者:
何宇珩
袁宏杰
李贺
李直声
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
热惯性
麻雀搜索算法
飞机停放
温度预测
描述:
基于麻雀搜索算法优化BP神经网络的飞机停放局部温度预测
基于麻雀搜索算法优化BP神经网络的飞机停放局部温度预测
作者:
何宇珩
袁宏杰
李贺
李直声
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
热惯性
麻雀搜索算法
飞机停放
温度预测
描述:
基于麻雀搜索算法优化BP神经网络的飞机停放局部温度预测
航空发动机产品定义类标准的结构要素研究
作者:
曲政龙
刘启国
唐伟
王长溪
李贺
来源:
航空标准化与质量
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
产品定义类标准
结构要素
描述:
围绕航空发动机产品定义类标准编制需求,结合产品定义类标准编写有关规定,在分析研究国内外航空发动机现有产品定义类标准中同类标准结构要素现状的基础上,提出航空发动机产品定义类中同类标准可通用的结构要素。
基于改进ReliefF-PNN的航空发动机起动系统异常状态识别
作者:
张雷鸣
蒋丽英
崔建国
李贺
刘明昆
郭濠
来源:
沈阳航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
发动机起动系统
概率神经网络
异常状态识别
ReliefF算法
参数选择
描述:
在航空发动机起动系统异常状态的识别研究中,起动系统的参数具有数据间相关性强、数据维度高、数据冗余信息多等特点。为降低数据维度,提高异常状态识别的准确率,将改进ReliefF算法与概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)结合,提出改进ReliefFPNN的航空发动机起动系统异常状态识别方法,更加有效地降低了参数的维度,并提升了异常状态识别模型的性能。利用该模型针对起动系统进行识别验证和分析。结果表明,利用改进后的ReliefF-PNN算法得到的参数子集进行异常状态识别的准确率优于改进前的结果,模型性能得到了进一步改善。
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