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根据【关键词:机器学习,航空母舰,鲁棒性,仿真验证,甲板运动预估】搜索到相关结果 146 条
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基于复杂网络的铁路-航空多层网络的鲁棒性研究
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作者:
马夏夏
蔡永明
来源:
山东科学
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空多层网络
蓄意攻击
随机攻击
铁路
复杂网络
鲁棒性
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描述:
为提高我国交通系统运行的效率和稳定性,本文应用复杂网络理论,选取中国大陆(不包括港澳台)的地级市铁路和航空数据(截至2015年7月)为研究对象,构建了中国铁路-航空多层网络。对铁路-航空多层网络
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基于复杂网络的航空联盟航线网络鲁棒性分析
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作者:
邵佳佳
杨文东
江海
来源:
华东交通大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
星空联盟
寰宇一家
航线网络
天合联盟
复杂网络
鲁棒性
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描述:
利用复杂网络方法,以三大航空联盟(星空联盟、天合联盟、寰宇一家)航线网络为研究对象,对三大航空联盟网络的拓扑特性与鲁棒性进行对比分析。研究结果表明,星空联盟网络辐射的节点数最多、平均度数最大,三大
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基于复杂网络的航空联盟航线网络鲁棒性分析
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作者:
邵佳佳
杨文东
江海
来源:
华东交通大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
星空联盟
寰宇一家
航线网络
天合联盟
复杂网络
鲁棒性
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描述:
利用复杂网络方法,以三大航空联盟(星空联盟、天合联盟、寰宇一家)航线网络为研究对象,对三大航空联盟网络的拓扑特性与鲁棒性进行对比分析。研究结果表明,星空联盟网络辐射的节点数最多、平均度数最大,三大
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航空轴承钢的真空低压渗碳工艺
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作者:
王会
王昊杰
贾涛
田勇
王昭东
来源:
金属热处理
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
星空联盟
寰宇一家
航线网络
天合联盟
复杂网络
鲁棒性
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描述:
的网状;有效硬化层由渗碳后的0. 45 mm逐步增加到设定值附近(0. 77 mm);渗层硬度梯度中的"低头"现象也逐步消除,从渗层到心部硬度平缓降低;相较于原始硬度,试验钢的表面硬度经渗碳后增加了11 HRC,经过全工序真空低压渗碳后提高了16~18 HRC。
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基于复杂网络的铁路-航空多层网络的鲁棒性研究
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作者:
马夏夏
蔡永明
来源:
山东科学
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空多层网络
蓄意攻击
随机攻击
铁路
复杂网络
鲁棒性
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描述:
为提高我国交通系统运行的效率和稳定性,本文应用复杂网络理论,选取中国大陆(不包括港澳台)的地级市铁路和航空数据(截至2015年7月)为研究对象,构建了中国铁路-航空多层网络。对铁路-航空多层网络
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航空发动机导管CNC弯曲回弹智能预测及补偿系统开发与应用
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作者:
王睿乾
潘林
童志远
张建国
涂泉
刘伟
来源:
航空制造技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
回弹
机器学习
遗传算法(GA)
导管
智能系统
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描述:
针对航空发动机导管数控(Computer numerical control,CNC)弯曲成形时回弹控制难度大、成形精度差的问题,开展了0Cr18Ni9和1Cr18Ni9Ti两种不锈钢导管的CNC
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机器学习在航空发动机钛合金研究中的应用进展
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作者:
弭光宝
孙圆治
吴明宇
李培杰
来源:
航空制造技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
合金成分优化
性能预测
机器学习
主动学习
航空发动机钛合金
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描述:
设计难度极大。基于Mo当量和密度泛函等传统设计已不能满足未来需求,机器学习成为一种可行且高效的理论工具。本文在介绍钛合金机器学习基本原理和方法的基础上,综述通过机器学习实现航空发动机钛合金成分设计及
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民用航空器四维航迹预测技术综述
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作者:
朱海波
张军峰
刘杰
陈强
来源:
航空计算技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
混合估计
航空器性能
机器学习
综述
航迹预测
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描述:
航迹预测模型与方法是核心,主要包括混合估计模型、质点运动模型与机器学习方法。最后,总结与提炼开展民用航空器四维航迹预测研究的思路和热点,并相应指出了未来的研究方向。
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机器学习技术在民航安全管理中的应用探析
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作者:
阙佳鸿
来源:
科技创新与应用
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
计算机视觉
机场管制
模式识别
民航安全
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描述:
文章介绍了机器学习的算法分类和应用场景,指出了我国民用航空安全系统的现状以及存在的问题。并且在此基础上探讨了机器学习的主要技术在民航安全系统中的应用。为民航安全系统信息化建设进程的进一步发展提供
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基于机器学习的航空器进近飞行时间预测
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作者:
叶博嘉
鲍序
刘博
田勇
来源:
航空学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
空中交通管理
机器学习
特征重要度
随机森林
进近飞行时间预测
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描述:
空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签,基于提出的重要特征,采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法,建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例
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