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关键词
基于Transformer的航空目标检测算法
作者: 季长清   高志勇   秦静   汪祖民   来源: 无线电工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 倾斜目标   Transformer   深度学习   航空检测  
描述: 近几年,基于深度学习目标检测算法在航空图像检测任务中得到了广泛的应用。针对传统的水平目标检测算法无法定位航空图像中大量密集排列的倾斜目标的问题,提出了TF-BBAVectors模型算法来实现
多头注意力驱动的航空高速轴承故障诊断方法
作者: 王兴   张晗   朱家正   林建波   杜朝辉   来源: 振动与冲击 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 多头注意力   航空轴承   故障诊断   深度学习  
描述: 航空发动机运行速度高、工况变化大、结构复杂且干扰噪声大,导致微弱故障特征往往存在于多子空间中,目前基于数据驱动的诊断模型尚不足以可靠捕捉不同子空间中丰富的特征信息。针对上述问题,提出一种基于信号特征
旋转式航空重力梯度仪动态测量误差传递模型与事后误差补偿
作者: 程一   李桐林   周帅   来源: 地球物理学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 误差传递模型   事后误差补偿   深度学习   重力梯度仪  
描述:深度学习方法对航空动态测量误差进行补偿,并基于误差传递传递模型建立仿真数据样本集验证了方法的有效性;最后,通过航空重力梯度仪实测数据的处理和应用,验证了本文建立事后误差补偿方法的泛化性,进一步验证了本文建立方法在航空动态测量噪声抑制中的实用性,为航空重力梯度动态测量数据的处理提供技术储备.
基于深度学习的航空器场面轨迹预测
作者: 李雪   何元清   胡耀   来源: 现代计算机 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 长短期记忆网络   深度学习   轨迹预测  
描述: 轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础,在路由规划,风险预警,航班次序,重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点,对航空器场面历史数据进行分析和预处理
基于深度学习的航空器场面轨迹预测
作者: 李雪   何元清   胡耀   来源: 现代计算机 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 长短期记忆网络   深度学习   轨迹预测  
描述: 轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础,在路由规划,风险预警,航班次序,重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点,对航空器场面历史数据进行分析和预处理
通用航空训练飞行发动机数据异常检测初探
作者: 王翔   来源: 内燃机与配件 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 深度学习   训练飞行   异常检测  
描述: ,更适合引入深度学习对其进行建模分析。本文归纳了当前主流的几种深度异常检测模型,从原理、计算复杂度和优缺点三个角度进行分析。为通用航空训练飞行的教练机发动机的异常检测研究提供可行的研究思路。
通用航空训练飞行发动机数据异常检测初探
作者: 王翔   来源: 内燃机与配件 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 深度学习   训练飞行   异常检测  
描述: ,更适合引入深度学习对其进行建模分析。本文归纳了当前主流的几种深度异常检测模型,从原理、计算复杂度和优缺点三个角度进行分析。为通用航空训练飞行的教练机发动机的异常检测研究提供可行的研究思路。
基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷自动化检测方法
作者: 辛佳雯   王睿   谢艳霞   孙军华   来源: 仪器仪表学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 关键点检测   深度学习   双目立体视觉   缺陷检测  
描述: 针对航空发动机螺栓存在背景复杂、目标小、且精细特征不明显的问题,本文研究了一种基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷的自动化检测方法。首先设计了基于Faster RCNN和改进CPN
基于Transformer的航空目标检测算法
作者: 季长清   高志勇   秦静   汪祖民   来源: 无线电工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 倾斜目标   Transformer   深度学习   航空检测  
描述: 近几年,基于深度学习目标检测算法在航空图像检测任务中得到了广泛的应用。针对传统的水平目标检测算法无法定位航空图像中大量密集排列的倾斜目标的问题,提出了TF-BBAVectors模型算法来实现
多头注意力驱动的航空高速轴承故障诊断方法
作者: 王兴   张晗   朱家正   林建波   杜朝辉   来源: 振动与冲击 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 多头注意力   航空轴承   故障诊断   深度学习  
描述: 航空发动机运行速度高、工况变化大、结构复杂且干扰噪声大,导致微弱故障特征往往存在于多子空间中,目前基于数据驱动的诊断模型尚不足以可靠捕捉不同子空间中丰富的特征信息。针对上述问题,提出一种基于信号特征
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