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根据【检索词:通信网络】搜索到相关结果 743 条
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基于ABC-BP神经网络的航空发动机故障诊断方法
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作者:
鲜倪军
来源:
装备制造技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
人工蜂群算法
BP神经网络
故障诊断
机械磨损
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描述:
为有效诊断发动机机械磨损故障,根据滑油金属磨屑建立基于ABC-BP神经网络故障诊断模型。模型针对BP神经网络的缺陷,利用人工蜂群优化BP神经网络,在初始化参数时将BP神经网络的误差函数作为
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基于BP神经网络的我国航空货运竞争力水平分析——以航空公司的视角
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作者:
戴澍
来源:
岳阳职业技术学院学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空货运
BP神经网络
竞争力
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描述:
货运情况竞争力水平评价指标体系,依托BP神经网络测算各航空公司的竞争力情况。结合当前的先进理念,提出我国航空公司可持续发展的建议,为航空货运发展提供理论依据。
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基于BP神经网络模型的我国航空公司财务风险预警实证研究
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作者:
孙新宪
李夏琳
来源:
交通财会
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
财务预警
BP神经网络
航空公司
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描述:
随着国内经济体制改革不断深化和航权的不断开放,我国航空公司以其自身航线网络的覆盖为全国乃至世界的经济联络和交流做出了突出的贡献,然而,错综复杂的经济环境决定了航空公司更需防范潜在的财务风险,避免陷入
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基于易班网络思政平台“三心两翼”教育模式的探索与实践——以西安航空职业技术学院为例
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作者:
刘博
来源:
智库时代
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
思政教育
易班
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描述:
在互联网+思政教育的发展中,易班思政教育平台提供了一个非常重要的平台,西安航空职业技术学院在探索易班工作之中,走出了一条"三心两翼"的易班思政教育模式,并不断的实践与提升。
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基于BP神经网络航空情报员人因失误的风险预警机制研究
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作者:
李培
来源:
成都航空职业技术学院学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
风险预警
BP神经网络
指标体系
人因失误
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描述:
从人、机、环、管四个方面对情报员人因失误影响因素进行研究,通过对各影响因素相关性分析,构建情报员人因失误风险预警指标体系,运用BP神经网络建立起相应的情报员人因失误的风险预警机制。
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基于提升卷积神经网络的航空发动机高速轴承智能故障诊断
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作者:
韩淞宇
邵海东
姜洪开
张笑阳
来源:
航空学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机高速轴承
不平衡数据
智能故障诊断
自适应权重
多尺度特征提取
提升卷积神经网络
损失函数补偿
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描述:
具有强烈的非平稳性,且其故障样本数量远小于健康样本,传统的智能诊断方法更容易向大样本偏斜,从而导致诊断性能的降低。针对上述问题,提出了一种基于自适应权重和多尺度卷积的提升卷积神经网络(CNN)。首先构造
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基于GA-BP神经网络的航空铝合金预腐蚀疲劳寿命预测
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作者:
魏雨晨
李旭东
刘治国
穆志韬
来源:
环境技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
遗传算法
航空铝合金
BP神经网络
寿命预测
预腐蚀疲劳
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描述:
在不同腐蚀损伤及载荷条件下的疲劳寿命,本文依次开展了等级腐蚀试验和预腐蚀疲劳寿命试验,以试件表面实测蚀坑平均尺寸及其疲劳寿命试验数据为样本,将遗传算法(GA)引入BP神经网络建立了6A02铝合金预腐蚀
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基于改进生成对抗网络与ConvLSTM的航空发动机剩余寿命预测方法
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作者:
陈维兴
常东润
李宗帅
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
梯度惩罚项
航空发动机
条件式生成对抗网络
Wasserstein距离
剩余寿命预测
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描述:
针对航空发动机运行周期内故障数据难以采集而造成的数据失衡等问题,提出一种基于Wasserstein距离与梯度惩罚措施的条件生成对抗网络与卷积长短时记忆网络相结合的预测模型。首先,使用WCGAN-GP
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改进一维卷积神经网络的航空发动机故障诊断方法
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作者:
伍济钢
文港
杨康
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障诊断
一维卷积神经网络
多尺度模块
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描述:
针对现有航空发动机故障诊断的1DCNN方法缺乏故障频率多尺度特征提取能力以及对原始振动信号时域特征提取不足的问题,通过融合内嵌多尺度层到双通道1DCNN提出了改进1DCNN的航空发动故障诊断方法
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基于特征融合的注意力增强卷积神经网络的航空发动机滚动轴承故障诊断方法
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作者:
李泽东
李志农
陶俊勇
毛清华
张旭辉
来源:
兵工学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力增强卷积
深度卷积神经网络
特征融合
故障诊断
航空发动机滚动轴承
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描述:
针对现有基于深度卷积神经网络的故障诊断方法只考虑对信息局部特征的提取、忽视全局信息的不足,将可以把握全局信息的注意力机制融入卷积层,使得注意力机制参数和卷积层参数参与网络的训练,提出一种注意力增强