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根据【关键词:支持向量机,机动动作识别,特征提取,无监督学习,正则化自动编码器】搜索到相关结果 164 条
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基于朴素贝叶斯分类器的空中红外目标抗干扰识别方法研究
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作者:
杨开
李少毅
张凯
钮赛赛
来源:
飞控与探测
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
概率分布
特征提取
目标识别
朴素贝叶斯分类器
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描述:
了飞机目标和干扰的分类识别。仿真实验结果表明,该方法在已测试的弹道图像数据集下的平均识别正确率达到了81.82%,且能够解决假目标、目标遮挡等抗干扰目标的识别难题。
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基于多电飞机概念下的飞机电气发展方向
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作者:
李阳
任殿龙
张超
杨学岭
来源:
雷达与对抗
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
微多普勒
经验模态分解
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描述:
研究经验模态分解方法在飞机微多普勒特性分析中的应用。首先介绍经验模态分解方法的核心思想和算法步骤,然后设计了详细的复信号的经验模态分解算法流程,最后利用实测数据验证了经验模态分解对飞机微多普勒特性分析的有效性。
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基于动态RCS的典型飞机目标识别
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作者:
陈彬
童创明
李西敏
来源:
现代雷达
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
小波分析
特征提取
目标识别
动态雷达散射截面
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描述:
工程上常用静态雷达散射截面(RCS)统计特性进行目标识别,但其可分测度小,正确识别率较低。文中在精确获取目标动态RCS序列的基础上,提出了一种基于离散小波能量的特征提取方法,对典型飞机目标进行分类
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基于SSA-SVM的航空电弧故障检测
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作者:
戴洪德
张志亮
崔伟成
王艺卉
陈美男
来源:
科学技术与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
小波分析
支持向量机
麻雀搜索算法
故障检测
电弧
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描述:
针对航空线路系统电弧故障隐蔽性高和难以检测的问题,提出一种基于麻雀搜索算法优化支持向量机(sparrow search algorithm optimization support vector
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基于APSO-LSSVM的航空发动机轴承故障诊断及寿命预测
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作者:
刘海瑞
武宪威
李鹏
钱征华
李锟
来源:
测控技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机轴承
支持向量机
主成分分析
轴承诊断
粒子群算法
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描述:
的最小二乘支持向量机(APSO Least Squares Support Vector Machine, APSO-LSSVM)对滑油系统中轴承磨屑进行在线监测的故障诊断及寿命预测。通过主成分分析法
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基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断
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作者:
曹愈远
张建
李艳军
张丽娜
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
航空发动机
故障诊断
粗糙集
模糊聚类
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描述:
随着航空产业的发展,航空发动机故障诊断逐渐向智能化、精确化方向发展,针对这一趋势结合模糊聚类、粗糙集以及支持向量机理论,提出了一种航空发动机故障诊断方法。首先,运用模糊C-均值聚类算法将连续数据
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基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断
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作者:
曹愈远
张建
李艳军
张丽娜
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
航空发动机
故障诊断
粗糙集
模糊聚类
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描述:
随着航空产业的发展,航空发动机故障诊断逐渐向智能化、精确化方向发展,针对这一趋势结合模糊聚类、粗糙集以及支持向量机理论,提出了一种航空发动机故障诊断方法。首先,运用模糊C-均值聚类算法将连续数据
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基于EMD和PSO-SVM的通用航空飞机燃油流量预测
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作者:
马玉猛
来源:
滨州学院学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
预测
燃油流量
粒子群算法
经验模态分解
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描述:
提出了一种EMD与SVM的组合预测模型,对通用航空飞机燃油流量进行预测。首先对数据缺失值与异常值进行处理,应用经验模态分解算法对燃油流量数据进行分解,得到各分量IMF,然后采用支持向量机对每一个分量
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一种基于试飞数据的航空发动机滑油金属含量预测方法
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作者:
尤黎明
来源:
航空科学技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
小样本数据
滑油金属含量预测
试飞数据
信息扩散
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描述:
航空发动机的试飞数据与滑油光谱数据为基础,通过分析润滑系统运行机理,确定了滑油金属含量的主要影响因素,采用信息扩散结合支持向量机的方法建立了滑油金属含量预测模型,解决了小样本数据限制的问题。模型预测结果
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基于状态辨识的航空发动机转子叶片剩余寿命模型
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作者:
刘建勋
翟旭升
谢岩甫
罗志煌
答宇航
来源:
燃气涡轮试验与研究
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
模型辨识
支持向量机
航空发动机
剩余寿命
工作叶片
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描述:
模型的表达形式。以现役航空发动机部分转子叶片为对象,跟踪获得叶片工作历程中,不同阶段的状态参数以及叶片到寿失效信息,采用支持向量机算法和滚动优化方式,建立了叶片剩余寿命状态参数辨识模型。应用结果表明,模型准确性随着时间增长和可用样本数量增加而逐渐提高,预期应用价值明显。
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