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根据【关键词:
航空发动机,实时检测,叶片损伤,深度学习,目标检测,孔探检测
】搜索到相关结果
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(1)
关键词
作者:
邓蕾蕾
潘卫军
崔烁
潘璇
来源:
航空计算技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
可视化
形态学
目标检测
尾涡检测
多普勒激光雷达
k
最近邻算法
描述:
技能领域
深度学习
评价核心指标构建与量表开发研究——以飞机维修虚拟仿真学习为例
作者:
穆肃
高春瑾
田巨
来源:
广州开放大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机维修
深度学习
量表开发
虚拟仿真
评价指标
描述:
学生主动、有深度的学习有利于促进职业技能提升。教学质量评价是职业技能教学的重要一环,
深度学习
理论可为技术支持下的专业技能教学与评价提供理论支持和实践指导。本研究以飞机维修虚拟仿真教学为例,采用
基于
深度学习
的水上飞机非定常水载荷重构
作者:
樊云翔
艾化楠
王明振
曹楷
刘学军
吕宏强
来源:
航空学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
扩散模型
时序卷积网络
稀疏数据
深度学习
非定常流场重构
描述:
动载荷数据非线性强且数据稀疏,传统的流场重构方法难以适用。采用时序卷积网络(TCN)对水上飞机入水的船底时序流场重构问题进行建模研究,通过
深度学习
优秀的非线性拟合能力学习流场规律,并在传统的TCN基础上
基于深度迁移学习的复杂机场场景飞机
目标检测
方法
作者:
钟聃
李铁虎
李诚
来源:
光子学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
机场场面
迁移学习
特征金字塔网络
飞机目标检测
描述:
提出了一种改进的
深度学习
模型,旨在解决检测问题。首先基于迁移学习,微调预训练模型,提高了模型在有限的飞机数据集中的特征提取能力。其次,融入调整模块以增加深层特征图的感受野,提升模型的鲁棒性。引入
考虑燃烧室出口温度分布的
航空发动机
部件级模型
作者:
郑前钢
张宏维
张海波
来源:
推进技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
燃烧室出口温度分布
深度学习
预测模型
全包线
发动机部件级模型
描述:
发动机在不同工作状态、不同包线点下的燃烧室出口温度分布场。结果表明:Inception-反卷积网络在训练集和测试集上的均方误差比常规反卷积降低
11
.83%和5.6%,比WGAN-GP降低87%和90
SAR图像飞机目标智能检测识别技术研究进展与展望
作者:
罗汝
赵凌君
何奇山
计科峰
匡纲要
来源:
雷达学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
可解释人工智能
合成孔径雷达
深度学习
飞机目标
目标检测与识别
描述:
提升了SAR图像飞机
目标检测
与识别的性能。该文结合团队在SAR图像目标特别是飞机目标的检测与识别理论、算法及应用等方面的长期研究积累,对基于
深度学习
的SAR图像飞机
目标检测
与识别进行了全面回顾和综述,深入分析
基于改进DRSN的
航空发动机
故障风险预警模型
作者:
毛浩英
孙有朝
李龙彪
晏传奇
来源:
航空动力学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
深度注意力机制
软阈值化
深度残差收缩网络
深度学习
故障风险预警
描述:
航空发动机
属于多发性故障机械,运用先进的计算训练方法可有效地实现准确的风险预警分析,为发动机的运维指导提供参考。在发动机故障风险预警征兆数据集中提取多变量时间序列样本,将样本矩阵化,转换为灰度图样
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:
飞机目标分类问题。方法在缺乏公开数据集的情况下,收集了真实可见光遥感图像中的8种飞机数据,按大致4∶
1
的比例分为训练集和测试集,并对训练集进行合理扩充。然后针对遥感图像与飞机分类的特殊性,结合
深度学习
基于
深度学习
的离场航空器滑行时间预测(英文)
作者:
李楠
焦庆宇
朱新华
王少聪
来源:
Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
场面运行
滑行时间
深度学习
航空运输
描述:
起飞排序队列和给出准确的撤轮挡时间具有重要的作用。本文提出一种基于时间-空间-环境数据的
深度学习
模型(Spatio-temporal-environment deep learning model
光学遥感图像中的飞机
目标检测
技术研究综述
作者:
祝文韬
谢宝蓉
王琰
沈霁
朱浩文
来源:
计算机科学
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
光学遥感图像
深度学习
飞机目标检测
模板匹配
描述:
飞机
目标检测
方法总结为3类,对这3类检测方法的概念和研究情况分别进行了阐述,并在此基础上进行了比较分析,重点研究了
深度学习
方法在该领域的研究情况并讨论了样本和数据集问题,最后讨论了飞机
目标检测
的关键技术难点,并对该领域的未来发展趋势做了展望。
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