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根据【关键词:遥感图像,卷积神经网络,深度学习,分数阶Gabor变换,飞机目标检测】搜索到相关结果 196 条
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基于可变形卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测
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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
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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
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基于优化CNN的航空液压管路卡箍故障诊断
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作者:
窦金鑫
薛政坤
于晓光
范玉鑫
刘忠鑫
杨同光
来源:
机床与液压
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
液压管路卡箍
卷积神经网络
故障诊断
优化变分模态分解
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描述:
针对航空发动机液压卡箍-管路系统具有高度复杂性,导致卡箍振动信号存在非线性、非平稳性,从而难以提取出卡箍故障状态有效信息的问题,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)与卷积神经网络(CNN)的卡
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基于CNN-Seq2Seq的航空发动机喘振诊断模型的研究
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作者:
姚艳玲
袁化成
陆超
唐晓澜
黄爱华
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
序列到序列
卷积神经网络
故障诊断
发动机喘振
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描述:
和价值。当前针对航空发动机喘振故障诊断的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题,在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上,使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器
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基于CNN-Seq2Seq的航空发动机喘振诊断模型的研究
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作者:
姚艳玲
袁化成
陆超
唐晓澜
黄爱华
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
序列到序列
卷积神经网络
故障诊断
发动机喘振
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描述:
和价值。当前针对航空发动机喘振故障诊断的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题,在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上,使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器
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基于改进候选区域网络的红外飞机检测
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作者:
姜晓伟
王春平
付强
来源:
激光与红外
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
聚类
红外飞机
卷积神经网络
目标检测
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描述:
为较好地解决防空武器成像系统对空中红外飞机的检测问题。首先简要地概括了卷积神经网络的兴起和应用,其次在引入基于深度学习的目标检测模型Faster R-CNN的基础上,详细地介绍了经典K-means
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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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改进注意力机制的航空发动机试验转子系统智能故障诊断
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作者:
伍济钢
文港
杨康
来源:
振动与冲击
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
卷积神经网络
故障诊断
航空发动机转子
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描述:
不同尺度的卷积评分解决现有空间注意力机制对航空发动机转子故障空间信息提取能力不足的问题;将二者结合构建改进的通道空间注意力机制模块,再导入一维卷积神经网络中构建改进注意力机制的一维卷积神经网络完成智能
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