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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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基于自适应粒子群优化的不平衡航空客户数据质量优化
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作者:
姚雨虹
杨小兵
陈欣
来源:
厦门大学学报(自然科学版)
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
自适应粒子群
卷积神经网络
忠诚度预测
随机森林
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描述:
多数类优化样本子集,使用卷积神经网络(CNN)提取得到的平衡数据集特征,将自动得到的特征向量作为随机森林算法(RF)的输入,构建客户忠诚度预测模型。实验结果表明,本文方法预测性能优于其他预测模型,可以更好地预测客户忠诚度情况。
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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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基于维修日志的飞机设备故障原因判别方法
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作者:
王锐光
吴际
刘超
杨海燕
来源:
软件学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
维修日志
卷积神经网络
故障诊断
随机森林
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描述:
的故障诊断基本过程;其次,在传统的文本特征提取技术的基础上,基于领域内信息,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,简称CNN)的小样本文本特征提取方法,在样本量较少
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基于维修日志的飞机设备故障原因判别方法
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作者:
王锐光
吴际
刘超
杨海燕
来源:
软件学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
维修日志
卷积神经网络
故障诊断
随机森林
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描述:
的故障诊断基本过程;其次,在传统的文本特征提取技术的基础上,基于领域内信息,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,简称CNN)的小样本文本特征提取方法,在样本量较少
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基于卷积神经网络迁移学习的飞机目标识别
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作者:
杨予昊
孙晶明
虞盛康
来源:
现代雷达
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
小样本
卷积神经网络
飞机目标识别
迁移学习
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描述:
基于卷积神经网络迁移学习的飞机目标识别
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基于卷积神经网络的航空影像城市建筑物分割
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作者:
刘蝶
来源:
地理空间信息
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
建筑物
卷积神经网络
DenseNets
上采样
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描述:
对航空影像城市建筑物的分割方法进行了研究。基于DenseNets的密集连接结构,结合池化下采样和反卷积上采样方法,提出了一种新的图像语义分割方法。实验结果表明,新方法在模型参数大小、训练时间和平均交并比方面均优于Unet。预测图像更直观地体现了新方法的优势,城市建筑物分割得较为完整。
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基于自适应粒子群优化的不平衡航空客户数据质量优化
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作者:
姚雨虹
杨小兵
陈欣
来源:
厦门大学学报(自然科学版)
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
自适应粒子群
卷积神经网络
忠诚度预测
随机森林
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描述:
多数类优化样本子集,使用卷积神经网络(CNN)提取得到的平衡数据集特征,将自动得到的特征向量作为随机森林算法(RF)的输入,构建客户忠诚度预测模型。实验结果表明,本文方法预测性能优于其他预测模型,可以更好地预测客户忠诚度情况。
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基于卷积神经网络的航空零件去噪技术
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作者:
赵安安
郑炜
郭俊刚
来源:
机械设计与制造工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
法线估计
计算机辅助设计
点云去噪
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描述:
为去除在用三维激光扫描技术扫描航空零部件时,因扫描环境、设备等因素带来的大量零件点云噪声,提出基于卷积神经网络的航空零件去噪技术。首先应用经典卷积神经网络预测点云法线信息,然后以此进一步对点云进行位置更新,从而实现点云去噪。经实验证明,与目前的去噪方法相比,所提方法在去噪方面更具优越性。
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基于卷积神经网络的航空零件去噪技术
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作者:
赵安安
郑炜
郭俊刚
来源:
机械设计与制造工程
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
法线估计
计算机辅助设计
点云去噪
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描述:
为去除在用三维激光扫描技术扫描航空零部件时,因扫描环境、设备等因素带来的大量零件点云噪声,提出基于卷积神经网络的航空零件去噪技术。首先应用经典卷积神经网络预测点云法线信息,然后以此进一步对点云进行位置更新,从而实现点云去噪。经实验证明,与目前的去噪方法相比,所提方法在去噪方面更具优越性。
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基于神经网络的遥感图像飞机实时检测算法
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作者:
刘志
杨江涛
许新云
来源:
工业控制计算机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
注意力机制
YOLOv4
MobileNetv3
深度可分离卷积
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描述:
情况下,减少参数量;同时在路聚合网络(PANet)中使用深度可分离卷积代替传统卷积;在主干网络中引入BAM注意力机制,提高整体模型的泛化能力。然后对NMS网络进行了优化,以提升模型的最终识别精度。最后在
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