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基于ResNet-LSTM的航空发动机性能异常检测方法: 作者： 蔡舒妤殷航史涛范杰 来源： 航空发动机 年份： 2024 文献类型： 期刊 关键词： 长短期记忆网络航空发动机残差网络异常检测; 描述： 准确率为94.95%，比基于ResNet18、ResNet34、ResNet50异常检测模型的分别提高10.87%、8.00%、3.23%；在测试集上，该方法的异常检测准确率为92.15%，比基于ResNet18、ResNet34、ResNet50异常检测模型的分别提高11.81%、9.45%、3.78%。

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