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基于EMD-PCA-SVD-CNN的航空发动机滚动轴承故障诊断研究
作者: 任延涛   来源: 山东航空学院学报 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   滚动轴承   奇异值分解   卷积神经网络   故障诊断   经验模态分解  
描述: 基于EMD-PCA-SVD-CNN的航空发动机滚动轴承故障诊断研究
基于APSO-LSSVM的航空发动机轴承故障诊断及寿命预测
作者: 刘海瑞     武宪威     李鹏     钱征华     李锟   来源: 测控技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机轴承   支持向量机   主成分分析   轴承诊断   粒子群算法  
描述: 航空发动机轴承在高速、高温、高载荷等极端工况下易发生机械故障,为了提前预警,提出了一种基于自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization, APSO)算法
基于无线传感器的航空发动机轴承温度实时监测系统设计
作者: 陈虹洁   肖川   来源: 计算机测量与控制 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 温度误差曲线   航空发动机轴承   温度监测   无线传感器   电量集中器   温度阈值   实时监测系统  
描述: 为有效校正航空发动机轴承温度误差曲线,得到准确的温度测量结果,使得发动机元件的寿命周期得到充分延长,设计基于无线传感器的航空发动机轴承温度实时监测系统;将JTAG串口电路中的输出电量,按照实际应用
基于卷积神经网络的航空影像城市建筑物分割
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  
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。
基于自适应粒子群优化的不平衡航空客户数据质量优化
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  
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。
基于小样本多背景下的飞机图像识别研究
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  
描述: 网络进行微调、参数优化,而目前公开的飞机图像数据库十分有限,图像背景差异巨大,因此提出了一种基于小样本、多背景下使用卷积神经网络进行飞机图像识别的方法。
基于可变形卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测
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  
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。该方法通过将可变形卷积
基于可变形卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测
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  
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。该方法通过将可变形卷积
基于卷积神经网络的遥感图像飞机目标识别
作者: 晁安娜   刘坤   来源: 微型机与应用 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 遥感图像   卷积神经网络   飞机识别   深度学习  
描述: 遥感图像的识别技术一直被广泛运用于民用和军事领域。针对采集到的遥感飞机图像存在大量干扰,如遮挡、噪声、视角变化等因素,提出一种改进的基于卷积神经网络的遥感图像目标识别算法。在复杂环境下,运用
航空轮胎有限元分析
作者: 刘坤   苏彤   王典   来源: 激光与光电子学进展 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   深度学习   模糊不变   目标识别  
描述: 由于采集、运动以及聚焦等导致的目标模糊是目标识别率偏低的一个主要问题,因此本文提出一种基于模糊不变卷积神经网络模型BICNN(Blur-Invariant Convolutional Neural
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