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根据【关键词:
注意力机制,航空发动机,深度学习,神经网络,剩余使用寿命预测
】搜索到相关结果
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关键词
基于融合级联多尺度特征和注意力的
航空发动机
试验转子系统故障诊断方法
作者:
曾慧
张芹
来源:
机械设计与研究
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
特征融合
故障诊断
深度学习
描述:
基于融合级联多尺度特征和注意力的
航空发动机
试验转子系统故障诊断方法
基于CenterNet的航空遥感图像目标检测
作者:
杨曦中
高冠鸿
熊智
张玲
来源:
航空电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
目标检测
深度学习
神经网络
CenterNet
描述:
为实现高精度的航空图像目标检测,将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中,同时使用Resnet50主干网络,并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后的算法在RSOD与DIOR数据集上进行测试,结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高,证明了算法在航空目标检测方面的可行性与准确性。
基于长序列的
航空发动机
剩余使用寿命预测
方法
作者:
郭俊锋
刘国华
刘国伟
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
长序列信号
剩余使用寿命预测
堆叠膨胀卷积
Hyperband超参数优化算法
描述:
针对多传感器长序列数据下
航空发动机
剩余使用寿命预测
方法存在预测准确度不足的问题,提出一种基于堆叠膨胀卷积
神经网络
(SDCNN)的
航空发动机
剩余使用寿命预测
方法。将多传感器长序列数据归一化处理,降低因
一种用于
航空发动机
RUL预测的推理网络模型
作者:
韩光洁
史国华
缑林峰
徐甜甜
林川
来源:
小型微型计算机系统
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
LSTM网络
航空发动机
寿命预测
描述:
剩余使用寿命预测
对于
航空发动机
的故障预测和健康管理至关重要.为解决传统长短期记忆网络只利用最后一步学习到的特征进行回归的问题,本文提出了一种基于
注意力机制
的
航空发动机
剩余使用寿命预测
模型.利用
一种用于
航空发动机
RUL预测的推理网络模型
作者:
韩光洁
史国华
缑林峰
徐甜甜
林川
来源:
小型微型计算机系统
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
LSTM网络
航空发动机
寿命预测
描述:
剩余使用寿命预测
对于
航空发动机
的故障预测和健康管理至关重要.为解决传统长短期记忆网络只利用最后一步学习到的特征进行回归的问题,本文提出了一种基于
注意力机制
的
航空发动机
剩余使用寿命预测
模型.利用
面向航空影像下车辆目标的实时检测算法
作者:
杨国亮
许楠
洪志阳
范振
来源:
计算机工程与设计
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积
实时
深度学习
神经网络
车辆检测
航空影像
描述:
为解决自然场景下的通用目标检测框架对航空影像下的小车辆目标检测性能不足的缺陷,提出一种专用于航空影像下的小车辆目标实时检测器,即轻量级尺度公平单卷积检测器(lightweight scale fair single convolution detector,LSFSCD)。相比传统检测方法和基于CNN的通用检测等方法,其架构更加简单,模型更小。该架构减少了误检和错检,实现更高检测精度的同时减少训练时间。通过使用Caffe框架在8g显存GTX1080上对VEDAI和DLR数据集进行实验,其结果验证了所提算法的有效性。
基于
神经网络
的
航空发动机
传感器故障自动检测方法
作者:
王琛
李峰
来源:
自动化应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障检测
神经网络
传感器
描述:
针对当前
航空发动机
传感器故障问题无法全部检测得出结果,并且检测结果的准确率有待进一步提升的情况,引入
神经网络
,开展对
航空发动机
传感器故障自动检测方法的研究。通过
航空发动机
传感器运行
基于集成学习的
航空发动机
排气温度预测
作者:
易文川
王兴
王翔
唐庆如
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
集成学习
航空发动机
排气温度
神经网络
描述:
准确预测排气温度对预知
航空发动机
未来的工作状态至关重要。然而,传统
航空发动机
排气温度预测模型存在预测精度有限、对时间序列数据的信息利用率不足等问题。提出了一种多模型集成的
航空发动机
排气温度预测方法
基于注意力与LSTM的
航空发动机
剩余寿命预测
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
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
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:
航空发动机
作为飞机的主要动力源,其可靠性是保证飞机安全的关键。
剩余使用寿命预测
对于提高
航空发动机
的可用性和降低其寿命周期成本具有重要意义。针对现有的预测算法存在对
航空发动机
多维数据特征提取不足的问题
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