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根据【关键词:注意力机制,特征融合,故障诊断,深度学习】搜索到相关结果 359 条
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混合注意力特征增强的航空图像目标检测
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作者:
管文青
周世斌
张国鹏
来源:
计算机工程与应用
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空图像
旋转目标检测
注意力机制
Transformer
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描述:
局部注意力和全局注意力的Transformer结构,利用注意力消除背景噪音,使密集目标边界更加清晰,提升密集目标特征提取能力;在特征融合前,提出使用连续平均池化和最大池化的空间金字塔池化模块来丰富图像
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基于目标图像块激活的航空图像目标检测技术研究
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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
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描述:
基于目标图像块激活的航空图像目标检测技术研究
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基于注意力金字塔网络的航空影像建筑物变化检测
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作者:
田青林
秦凯
陈俊
李瑶
陈雪娇
来源:
光学学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
图像处理
变化检测
空洞卷积
特征金字塔
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描述:
提取特征,并在部分残差模块应用空洞卷积增大感受野,同时将金字塔池化结构作为编码网络的最后一层,以提取图像多尺度特征;在解码阶段的横向连接过程中引入注意力机制以突出重要特征,并采用自上而下的密集连接方式
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基于改进的SENet航空发动机振动预测
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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
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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。
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YOLOv4-tiny及其改进算法在航空机务维修照相管理中的应用
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作者:
张锐丽
张琦
高万春
李江龙
来源:
兵工自动化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
tiny
目标检测
YOLOv4
照相管理
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描述:
针对飞机机务维修照相管理存在工作量大、不精确等问题,提出一种利用深度学习YOLOv4-tiny算法来执行照片对比检测的方法。利用一个自制的数据集来训练网络模型,为解决开口销螺母及其他背景干扰,引入
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基于注意力与LSTM的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
王欣
孟天宇
周俊曦
来源:
科学技术与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
长短期记忆网络
航空发动机
剩余寿命预测
预测性维护
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描述:
long short-term memory, LSTM)网络的航空发动机剩余寿命预测模型Attention-LSTM,通过引入注意力机制增强各时间点数据的特征权重,有效提升了模型预测精度。使用NASA
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基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
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作者:
袁烨
黄虹
程骋
虞文武
丁汉
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
生成对抗网络
特征提取
航空航天
剩余寿命预测
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描述:
单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上
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基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
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作者:
袁烨
黄虹
程骋
虞文武
丁汉
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
生成对抗网络
特征提取
航空航天
剩余寿命预测
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描述:
单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上
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基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的航空发动机剩余寿命预测
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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
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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
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基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法
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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
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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
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