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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
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
基于字符与单词嵌入的航空安全命名实体识别
作者: 孙安亮   时宏伟   王金策   来源: 计算机技术与发展 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   条件随机场   命名实体识别   双向长短期记忆网络   航空安全  
描述: 期记忆模型(BILSTM)、卷积神经网络(CNN)和条件随机场(CRF),构建一种使用字符与词两个粒度的模型,对航空安全事故进行命名实体识别(NER),以提取事故中的实体。采用航空事故报道为实验数据集
基于差分隐私的航空发动机喘振故障检测
作者: 岑鹏   郑德生   陆超   来源: 燃气涡轮试验与研究 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 差分隐私   航空发动机   卷积神经网络   故障检测   喘振  
描述: 为保护航空发动机数据集包含的众多敏感数据,将差分隐私技术融入卷积神经网络中,提出一种具有差分隐私的卷积神经网络故障检测模型(DP-CNN模型)。阐述了卷积神经网络和差分隐私技术的基本理论和计算步骤
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
飞机重着陆预警分析方法
作者: 郑磊   池宏   许保光   邵雪焱   来源: 数学的实践与认识 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 重着陆   卷积神经网络   操作模式   预警分析   多元时间序列  
描述: 飞机着陆垂直载荷大(重着陆)是严重的安全事件,轻则对机身结构造成伤害,严重时可能导致机毁人亡.从快速存取记录器(Quick Access Recorder, QAR)记录的飞行参数数据中挖掘规律并提前预警,对飞行安全意义重大.首先使用基于动态时间规整距离的时间序列聚类分析来确定飞行操作模式,然后研究在已知和未知飞行操作模式的情况下,重着陆预警分析的效果.对比试验表明,已知飞行操作模式的情况下,重着陆预警的召回率指标较好,可以发现更多的重着陆事件,提高安全性.
基于卷积神经网络的遥感图像飞机检测
作者: 张义德   胡长雨   胡春育   来源: 光电子技术 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 遥感图像   卷积神经网络   微调   迁移学习   飞机检测  
描述: 提出一种CNN的遥感图像飞机检测的方法。首先获得预训练好的CNN,然后通过参数迁移获得五层卷积层模型参数,接着利用遥感图像对第五层卷积层进行微调获得一个特征提取器。将特征提取器用于提取遥感图像训练集的深度特征,训练可变形部件检测模型。实验表明,提出的方法大大提高了遥感图像飞机目标检测精度,准确率达96%以上。
基于多结构卷积神经网络的高分遥感影像飞机目标检测
作者: 姚相坤   万里红   霍宏   方涛   来源: 计算机工程 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 特征提取   卷积神经网络   多结构网络   目标检测   高分遥感影像  
描述: 传统的遥感影像目标检测方法大多利用人工提取特征,难以用于背景复杂的高分辨率遥感影像。针对该问题,构建一种多结构卷积神经网络模型(MSCNN)自动学习目标特征。通过改变卷积滤波器尺寸、数量以及网络层数
遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法
作者: 周敏   史振威   丁火平   来源: 中国图象图形学报 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   深度学习   可见光遥感   飞机   分类  
描述: 。近年来,深度卷积神经网络方法兴起,网络能自动学习图像特征且泛化能力强,在计算机视觉各领域应用广泛。但深度卷积神经网络在遥感图像飞机分类问题上应用少见。本文旨在将深度卷积神经网络应用于遥感图像
基于多变量多步CNN的航空发动机剩余寿命预测
作者: 曹越   来源: 航空计算技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   卷积神经网络   剩余寿命   端对端预测   状态参数  
描述: 针对航空发动机状态参数多、非线性特征提取难、多环节剩余寿命预测累计误差高的痛点问题,提出多变量多步卷积神经网络用于航空发动机剩余寿命预测。将多状态参数对应的长时间序列作为输入样本,连续的剩余寿命值
作者: 唐卫贞     黄婷     黄洲升   来源: 航空计算技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   危险源   机场风险管控   自然语言处理   效能评估  
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