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- 改进YOLOv5的军事飞机检测算法
- 作者： 王杰 张上 张岳 胡益民 来源： 无线电工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： FPGM YOLOv5s 目标检测 Loss SIOU 军事飞机
- 描述： MB,缩小了71.5%,经过剪枝后的模型体积最小可缩减至0.2 MB,模型平均检测精度最高可达91.7%,提高了2.34%,并且在检测效果、模型体积、参数量和计算量等方面具有先进性，能够对军用飞机目标进行高质量实时检测。
- 基于改进YOLOv8的SAR图像飞机目标检测算法
- 作者： 陈益方 张上 冉秀康 王杰 来源： 电讯技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： GAM注意力机制 可变形卷积 合成孔径雷达 飞机目标检测 网络重构
- 描述： 提高收敛速度和回归精度。在SADD数据集(SAR Aircraft Detection Dataset)上实验结果显示，改进算法较原YOLOv8算法模型体积压缩59.66%,参数量降低61.18%,计算
- 基于微博大数据的舆情监测系统的设计与实现
- 作者： 王杰 来源： 中国民航大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 情感分析 预警 微博舆情监测 主题爬虫 民航安保
- 描述： 随着公众参与互联网的热情越来越高,微博用户的数量也呈现快速增长的态势。微博不仅成为了网络舆情中最具影响力的传播途径,也已经成为了发布恐怖威胁信息的重要途径。民航安保部门有必要实时掌控针对民航业的微博网络舆情动态。然而,微博平台中亿级别的用户,每天都有海量的舆情信息在微博中快速传播,靠人力已经无法及时过滤并处理如此海量的微博信息。在微博大数据的环境下,本文给出了应用于民航安保的微博舆情监测系统的设计与实现方案。以微博信息为研究对象,针对信息中含有对民航构成安全隐患的恐怖威胁信息进行监测和预警。同时挖掘信息发布者的个人信息、历史言论和朋友圈关系,将分析结果提供给民航相关部门。首先,本文对微博舆情监测系统需要用到的主题网络爬虫、微博情感分析等核心技术进行了概述。同时,对系统所用到技术进行介绍,包括爬虫框架Scrapy、软件应用框架SpringMVC+Mybatis、高级搜索引擎Solr、任务调度器Spring-Task和数据可视化工具,并对上述技术的性能进行分析,为系统的设计与实现打下基础。其次,结合民航安保部门对微博舆情监测系统的业务需求,本文对系统的总体架构、技术架构和整体功能进行设计,将系统功能划分为微博信息采集、微博信息分析处理、微博信息交互、系统管理四个功能模块,并对每一个模块进行了详细的分析。最后,对系统的各个模块功能进行实现,介绍了系统所实现的各功能,并从系统的核心功能、模拟场景和实际运行这三个层次展开测试,测试结果表明本系统能够满足民航安保部门对微博舆情监测的需求。
- 航空发动机压气机叶片-封严涂层碰摩仿真与实验研究
- 作者： 王杰 来源： 天津大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 封严涂层 航空发动机 压气机叶片 碰摩 动力学仿真
- 描述： 航空发动机压气机叶片-封严涂层碰摩仿真与实验研究
- 水上飞机波浪水面滑行时翼根处载荷数值分析
- 作者： 王杰 来源： 南京航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 翼根载荷 ALE方法 流固耦合 水面滑行 水陆两栖飞机
- 描述： 水上飞机波浪水面滑行时翼根处载荷数值分析
- 航空发动机压气机叶片-封严涂层碰摩仿真与实验研究
- 作者： 王杰 来源： 天津大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 封严涂层 航空发动机 压气机叶片 碰摩 动力学仿真
- 描述： 航空发动机压气机叶片-封严涂层碰摩仿真与实验研究
- 水上飞机波浪水面滑行时翼根处载荷数值分析
- 作者： 王杰 来源： 南京航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 翼根载荷 ALE方法 流固耦合 水面滑行 水陆两栖飞机
- 描述： 水上飞机波浪水面滑行时翼根处载荷数值分析
- 基于微博大数据的舆情监测系统的设计与实现
- 作者： 王杰 来源： 中国民航大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 情感分析 预警 微博舆情监测 主题爬虫 民航安保
- 描述： 随着公众参与互联网的热情越来越高,微博用户的数量也呈现快速增长的态势。微博不仅成为了网络舆情中最具影响力的传播途径,也已经成为了发布恐怖威胁信息的重要途径。民航安保部门有必要实时掌控针对民航业的微博网络舆情动态。然而,微博平台中亿级别的用户,每天都有海量的舆情信息在微博中快速传播,靠人力已经无法及时过滤并处理如此海量的微博信息。在微博大数据的环境下,本文给出了应用于民航安保的微博舆情监测系统的设计与实现方案。以微博信息为研究对象,针对信息中含有对民航构成安全隐患的恐怖威胁信息进行监测和预警。同时挖掘信息发布者的个人信息、历史言论和朋友圈关系,将分析结果提供给民航相关部门。首先,本文对微博舆情监测系统需要用到的主题网络爬虫、微博情感分析等核心技术进行了概述。同时,对系统所用到技术进行介绍,包括爬虫框架Scrapy、软件应用框架SpringMVC+Mybatis、高级搜索引擎Solr、任务调度器Spring-Task和数据可视化工具,并对上述技术的性能进行分析,为系统的设计与实现打下基础。其次,结合民航安保部门对微博舆情监测系统的业务需求,本文对系统的总体架构、技术架构和整体功能进行设计,将系统功能划分为微博信息采集、微博信息分析处理、微博信息交互、系统管理四个功能模块,并对每一个模块进行了详细的分析。最后,对系统的各个模块功能进行实现,介绍了系统所实现的各功能,并从系统的核心功能、模拟场景和实际运行这三个层次展开测试,测试结果表明本系统能够满足民航安保部门对微博舆情监测的需求。