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- 民航服务领域的知识图谱构建方法
- 作者： 于飞 周鹏鹏 寇菲菲 来源： 民航学报 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 民航服务领域 卷积神经网络 信息检索 知识图谱
- 描述： 民航服务领域的知识图谱构建方法
- 基于BiGRU-Attention改进的航空设备故障知识图谱构建
- 作者： 陈勇刚 刘康妮 王帅 来源： 航空学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 双向门控循环神经网络 故障诊断 航空设备故障 知识图谱
- 描述： 针对航空设备故障数据量庞大且传统故障诊断方法低效的问题，利用知识图谱技术构建高性能图数据库来替代传统民机所用的关系数据库以提高故障诊断决策效率，并通过一种以注意力机制（Attention）结合双向
- 改进注意力机制的航空发动机试验转子系统智能故障诊断
- 作者： 伍济钢 文港 杨康 来源： 振动与冲击 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 卷积神经网络 故障诊断 航空发动机转子
- 描述： 不同尺度的卷积评分解决现有空间注意力机制对航空发动机转子故障空间信息提取能力不足的问题；将二者结合构建改进的通道空间注意力机制模块，再导入一维卷积神经网络中构建改进注意力机制的一维卷积神经网络完成智能
- 基于目标图像块激活的航空图像目标检测技术研究
- 作者： 张佳 冯婕 张骏鹏 朱潇雨 来源： 航空科学技术 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像 注意力机制 高效目标检测 卷积神经网络
- 描述： 基于目标图像块激活的航空图像目标检测技术研究
- 基于改进的SENet航空发动机振动预测
- 作者： 夏存江 詹于游 来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动 注意力机制 卷积神经网络 多参数融合 振动预测
- 描述： 为实时监测和预警航空发动机振动状态，基于气路及振动参数，提出一种使用改进的SENet(squeeze-and-excitation network)模型，对航空发动机近未来的振动进行预测。该研究相比以往采用的实验室模拟数据和仿真数据，使用了真实的QAR(quick access recorder)数据并进行随机采样，以求更能表征发动机振动和工作参数之间的关系。同时，不仅使用其他振动信号进行验证，还在其他型号的发动机上进行测试。结果表明：针对航空发动机的振动进行预测是可行的，SENet模型可以有效并实时追踪振动的突变和波动。此外，该方法对于其他振动信号和不同类型的发动机具有一定的适用性。而且相较于以往采用的其他经典的深度模型，SENet模型在振动的预测中能得到更小的误差。实验证明，相较于以往只使用振动这个单参数进行预测，并行使用与振动相关的多参数融合进行研究更能提高预测的准确性。
- 基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 张加劲 来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 卷积神经网络 剩余寿命 双向长短期记忆网络
- 描述： ，提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络和双向长短期网络融合模型。首先，采用卷积神经网络提取特征和双向长短期记忆网络获取特征中的长短期依赖关系；其次，使用注意力机制来突出特征中的重要部分，提高模型预测
- 基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法
- 作者： 刘月峰 张小燕 郭威 边浩东 何滢婕 来源： 计算机应用 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 卷积神经网络 剩余使用寿命 双向长短期记忆网络
- 描述： 的路径提取特征：1）将原始数据的均值和趋势系数输入至全连接网络；2）将原始数据输入双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络，并采用注意力机制处理得到的特征；3）使用注意力机制处理原始数据，并将加权特征输入
- 航空发动机故障实体识别方法及应用
- 作者： 张亮 吴闯 唐希浪 冯少林 来源： 空军工程大学学报(自然科学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 智能故障诊断 实体识别 知识图谱
- 描述： ”和“解决措施”5种航空发动机故障实体类型的基础上，初步构建了一种以Bert-BiLSTM-CRF模型为基础的航空发动机故障实体识别方法。基于某型航空发动机大规模数据集分析抽取了故障实体，搭建了滑油压力异常故障知识图谱，验证了该方法识别航空发动机多源异构故障数据的有效性。