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根据【关键词:注意力机制,航空轴承,卷积神经网络,深度学习,状态识别】搜索到相关结果 386 条
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外圈旋转航空轴承试验机机械结构设计
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作者:
闫众
闫国斌
孔令骏
来源:
轴承
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
外圈旋转
滚动轴承
航空轴承
试验机
静刚度
ANSYS
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描述:
针对航空轴承外圈旋转、内圈静止的工况,通过使用ANSYS分析软件、轴承静刚度计算公式及Flo Xpress流体分析软件等工具,设计了一种特殊的航空轴承试验机机械结构,以验证航空轴承的性能、寿命及极限能力等特性。
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基于深层卷积神经网络电动飞机主驱动电机故障诊断方法
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作者:
杨柏
关焕新
王森
杨亮
王鹤蓉
来源:
微电机
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
故障诊断
主驱动电机
残差模块
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描述:
为解决电动飞机主驱动电机故障诊断方法因电机结构复杂、信号非平稳与机械大数据等因素引起的诊断困难问题,提出了基于深层卷积神经网络的电动飞机主驱动电机故障诊断新方法。首先研究了SoftMax分类器判断
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基于小样本多背景下的飞机图像识别研究
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作者:
兰天
李博
杨敬宝
来源:
电脑编程技巧与维护
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
HoG特征
卷积神经网络
飞机图像识别
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描述:
环境影响,当图像中含有其他显著性目标时易失效,若进行目标分割运算量巨大,在现代化防控体系中,需要既快又好的方法精准识别飞机的机型。随着深度学习的出现,众多模式识别领域中问题得到解决,但深度学习需要大量样本对
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基于可变形卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测
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作者:
李明阳
胡显
雷宏
来源:
国外电子测量技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
遥感影像
可变形卷积
飞机检测
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描述:
遥感图像中的飞机检测在民用和军事应用中都是一个重要且富有挑战性的任务。针对现有目标检测算法在复杂场景中旋转不变性差的问题,提出了一种多尺度可变形卷积神经网络用以检测飞机目标。该方法通过将可
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基于可变形卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测
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作者:
李明阳
胡显
雷宏
来源:
国外电子测量技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
遥感影像
可变形卷积
飞机检测
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描述:
遥感图像中的飞机检测在民用和军事应用中都是一个重要且富有挑战性的任务。针对现有目标检测算法在复杂场景中旋转不变性差的问题,提出了一种多尺度可变形卷积神经网络用以检测飞机目标。该方法通过将可
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基于优化CNN的航空液压管路卡箍故障诊断
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作者:
窦金鑫
薛政坤
于晓光
范玉鑫
刘忠鑫
杨同光
来源:
机床与液压
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
液压管路卡箍
卷积神经网络
故障诊断
优化变分模态分解
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描述:
针对航空发动机液压卡箍-管路系统具有高度复杂性,导致卡箍振动信号存在非线性、非平稳性,从而难以提取出卡箍故障状态有效信息的问题,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)与卷积神经网络(CNN)的卡
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基于小样本多背景下的飞机图像识别研究
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作者:
兰天
李博
杨敬宝
来源:
电脑编程技巧与维护
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
HoG特征
卷积神经网络
飞机图像识别
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描述:
环境影响,当图像中含有其他显著性目标时易失效,若进行目标分割运算量巨大,在现代化防控体系中,需要既快又好的方法精准识别飞机的机型。随着深度学习的出现,众多模式识别领域中问题得到解决,但深度学习需要大量样本对
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基于可变形卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测
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作者:
李明阳
胡显
雷宏
来源:
国外电子测量技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
遥感影像
可变形卷积
飞机检测
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描述:
遥感图像中的飞机检测在民用和军事应用中都是一个重要且富有挑战性的任务。针对现有目标检测算法在复杂场景中旋转不变性差的问题,提出了一种多尺度可变形卷积神经网络用以检测飞机目标。该方法通过将可
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基于可变形卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测
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作者:
李明阳
胡显
雷宏
来源:
国外电子测量技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
遥感影像
可变形卷积
飞机检测
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描述:
遥感图像中的飞机检测在民用和军事应用中都是一个重要且富有挑战性的任务。针对现有目标检测算法在复杂场景中旋转不变性差的问题,提出了一种多尺度可变形卷积神经网络用以检测飞机目标。该方法通过将可
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基于优化CNN的航空液压管路卡箍故障诊断
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作者:
窦金鑫
薛政坤
于晓光
范玉鑫
刘忠鑫
杨同光
来源:
机床与液压
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
液压管路卡箍
卷积神经网络
故障诊断
优化变分模态分解
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描述:
针对航空发动机液压卡箍-管路系统具有高度复杂性,导致卡箍振动信号存在非线性、非平稳性,从而难以提取出卡箍故障状态有效信息的问题,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)与卷积神经网络(CNN)的卡
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