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根据【关键词:飞机防滑刹车系统,人工蜂群算法,BP神经网络,故障诊断,数据增强,故障注入】搜索到相关结果 315 条
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飞机总装站位式生产线的综合测试技术研究
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作者:
曹建安
徐海虹
吴昊
张世炯
来源:
测控技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
总装生产线
硬件在环
综合测试
智能接口
故障注入
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描述:
在飞机总装线的生产过程中,采用具有集成测试功能的自动化综合测试系统,能够满足新型号飞机站位式生产的质量测试需求,并提高生产效率及产品的可靠性和一致性。这样的综合测试系统应具有故障注入、硬件在环及其
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基于边界扫描的航空发动机电子控制器故障注入与检测方法研究
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作者:
王瑶
温铁钝
陈亚平
张天宏
来源:
集成电路与嵌入式系统
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
电子控制器
故障检测
边界扫描
故障注入
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描述:
基于边界扫描的航空发动机电子控制器故障注入与检测方法研究
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基于YOLOv5的航空发动机部件识别
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作者:
敖良忠
朱俊名
王欣
来源:
信息技术与信息化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
YOLOv5s
增强现实
数据增强
实时识别
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描述:
为了实现快速且高精度的识别航空发动机部件,设计了一种采用YOLOv5算法的航空发动机部件识别方法。使用相机拍摄获取真实航空发动机上的部件原始图片,并使用LabelImg标注工具和数据增强方法自建
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基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
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作者:
王思雨
高鑫
孙皓
郑歆慰
孙显
来源:
雷达学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
合成孔径雷达(SAR)
数据增强
视觉显著性
飞机检测
卷积神经网络(CNN)
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描述:
、易导致过拟合,提出4种适用于SAR图像的数据增强方法,具体包括平移、斑点加噪、对比度增强和小角度旋转。实验证实该飞机检测算法在高分辨率Terra SAR-X数据集上效果显著,与传统的SAR飞机检测方法相比,该方法检测效率更高,泛化能力更强。
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基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
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作者:
王思雨
高鑫
孙皓
郑歆慰
孙显
来源:
雷达学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
合成孔径雷达(SAR)
数据增强
视觉显著性
飞机检测
卷积神经网络(CNN)
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描述:
、易导致过拟合,提出4种适用于SAR图像的数据增强方法,具体包括平移、斑点加噪、对比度增强和小角度旋转。实验证实该飞机检测算法在高分辨率Terra SAR-X数据集上效果显著,与传统的SAR飞机检测方法相比,该方法检测效率更高,泛化能力更强。
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基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
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作者:
王思雨
高鑫
孙皓
郑歆慰
孙显
来源:
雷达学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
合成孔径雷达(SAR)
数据增强
视觉显著性
飞机检测
卷积神经网络(CNN)
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描述:
、易导致过拟合,提出4种适用于SAR图像的数据增强方法,具体包括平移、斑点加噪、对比度增强和小角度旋转。实验证实该飞机检测算法在高分辨率Terra SAR-X数据集上效果显著,与传统的SAR飞机检测方法相比,该方法检测效率更高,泛化能力更强。
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基于优化Faster-RCNN遥感影像飞机目标检测算法
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作者:
刘裕芸
刘春阳
周绍鸿
张永城
王德金
来源:
机电工程技术
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感影像
数据增强
RCNN
深度学习
Faster
飞机目标检测
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描述:
基于优化Faster-RCNN遥感影像飞机目标检测算法
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基于BP神经网络的北京民航客运量预测
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作者:
张良勇
郭猛
来源:
河北企业
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
网络拓扑结构
BP神经网络
民航客运量
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描述:
本文首先从经济、旅游、竞争、机场运营能力四个方面构建影响北京民航客运量的指标体系,通过相关分析最终得到8个影响北京民航客运量的因素。然后把得到的8个影响因素作为BP神经网络的输入节点,通过对BP神经网络的不断训练,当BP神经网络的隐含层为11个时模型的性能最优。
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基于三次样条插值BP神经网络的航空阻力伞供应决策模型
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作者:
谷雨轩
徐常凯
肖凯锐
来源:
科技与创新
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
阻力伞
供应决策
BP神经网络
三次样条插值
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描述:
针对航空阻力伞供应长期依靠人工经验决策与精细化保障模式不匹配的问题,提出一种阻力伞供应数量模型,首先通过三次样条插值扩充样本数据,然后通过实例模型精度对比优化神经元设置和激活函数的选择,最终建立神经元节点数为4、激活函数为Sigmond函数的BP神经网络航空阻力伞供应决策模型,为保障决策提供了有效的方法,对于提升保障效率具有重要意义。
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基于PCA-BP的航空发动机大修周期预测方法
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作者:
符式峰
贾晓亮
安磊
常笑
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析
航空发动机
大修周期
BP神经网络
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描述:
航空发动机大修具有影响因素多、因素之间耦合关系复杂等特点,针对数据驱动的航空发动机大修周期预测,提出基于主成分分析和反向传播神经网络(PCA-BP)的航空发动机大修周期预测方法。在分析影响航空发动机大修周期主要因素的基础上,采用PCA方法得到影响航空发动机大修周期的主成分因素,并将其作为BP神经网络的输入。基于某型航空发动机大修数据对PCA-BP模型进行训练和测试,并与BP神经网络模型进行比较,结果表明PCA-BP模型预测精度更高,验证了方法的有效性。