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根据【关键词:民航轨迹,生成对抗网络,长短时记忆网络,轨迹预测】搜索到相关结果 42 条
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基于深度学习的航空器场面轨迹预测
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作者:
李雪
何元清
胡耀
来源:
现代计算机
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
深度学习
轨迹预测
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描述:
轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础,在路由规划,风险预警,航班次序,重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点,对航空器场面历史数据进行分析和预处理
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基于深度学习的航空器场面轨迹预测
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作者:
李雪
何元清
胡耀
来源:
现代计算机
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
深度学习
轨迹预测
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描述:
轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础,在路由规划,风险预警,航班次序,重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点,对航空器场面历史数据进行分析和预处理
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基于生成对抗网络的半监督遥感图像飞机检测
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作者:
陈国炜
刘磊
郭嘉逸
潘宗序
胡文龙
来源:
中国科学院大学学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
生成对抗网络
目标检测
半监督学习
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描述:
费时费力,是制约有效利用大规模数据的主要瓶颈之一。为解决这个问题,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的半监督检测方法。在遥感图像
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基于生成对抗网络的半监督遥感图像飞机检测
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作者:
陈国炜
刘磊
郭嘉逸
潘宗序
胡文龙
来源:
中国科学院大学学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
生成对抗网络
目标检测
半监督学习
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描述:
费时费力,是制约有效利用大规模数据的主要瓶颈之一。为解决这个问题,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的半监督检测方法。在遥感图像
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基于生成对抗网络的半监督遥感图像飞机检测
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作者:
陈国炜
刘磊
郭嘉逸
潘宗序
胡文龙
来源:
中国科学院大学学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
生成对抗网络
目标检测
半监督学习
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描述:
费时费力,是制约有效利用大规模数据的主要瓶颈之一。为解决这个问题,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的半监督检测方法。在遥感图像
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基于生成对抗网络的半监督遥感图像飞机检测
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作者:
陈国炜
刘磊
郭嘉逸
潘宗序
胡文龙
来源:
中国科学院大学学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
生成对抗网络
目标检测
半监督学习
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描述:
费时费力,是制约有效利用大规模数据的主要瓶颈之一。为解决这个问题,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的半监督检测方法。在遥感图像
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基于生成对抗网络的半航空瞬变电磁噪声数据扩充方法
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作者:
冯威
冯浩
肖立江
陈品明
刘东
王用鑫
周小生
孙怀凤
王震
来源:
物探与化探
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
生成对抗网络
数据扩充
半航空瞬变电磁
实采噪声
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描述:
半航空瞬变电磁噪声数据形式复杂,获取成本高、数据量稀缺,难以通过传统的扩充方法进行数据扩充,极大地影响了后续降噪工作的开展。针对这个问题,本研究提出了基于生成对抗网络的半航空瞬变电磁信号数据扩充方法
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基于生成对抗网络的半航空瞬变电磁噪声数据扩充方法
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作者:
冯威
冯浩
肖立江
陈品明
刘东
王用鑫
周小生
孙怀凤
王震
来源:
物探与化探
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
生成对抗网络
数据扩充
半航空瞬变电磁
实采噪声
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描述:
半航空瞬变电磁噪声数据形式复杂,获取成本高、数据量稀缺,难以通过传统的扩充方法进行数据扩充,极大地影响了后续降噪工作的开展。针对这个问题,本研究提出了基于生成对抗网络的半航空瞬变电磁信号数据扩充方法
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基于特征优选的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
李鹏
丁瀛
黄培炜
杜艺博
来源:
中国测试
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
特征优选
II
长短时记忆网络
NSGA
剩余寿命预测
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描述:
研究针对航空发动机剩余寿命预测中的特征选择问题,提出一种基于特征优选的航空发动机剩余寿命预测方法。首先,基于长短时记忆网络建立单序列监测数据预测模型,预测不同工况下发动机测试样本的数据集。其次,基于
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基于特征优选的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
李鹏
丁瀛
黄培炜
杜艺博
来源:
中国测试
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
特征优选
II
长短时记忆网络
NSGA
剩余寿命预测
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描述:
研究针对航空发动机剩余寿命预测中的特征选择问题,提出一种基于特征优选的航空发动机剩余寿命预测方法。首先,基于长短时记忆网络建立单序列监测数据预测模型,预测不同工况下发动机测试样本的数据集。其次,基于