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关键词
基于BP神经
网络
的航空公司债务风险形成与传染机理研究
作者:
田利军
王皓羽
张秀
徐森雨
来源:
商业会计
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
债务风险
BP神经网络
传染机理
航空公司
描述:
分析法和BP神经
网络
定量测度模型和预警模型对四大航空公司债务风险进行实证检验,验证模型具有较好的预测效果。得出结论:航空公司债务风险形成的内部因素主要是自身偿债能力和盈利能力的下降,同时航空公司债务风险会沿着区域、供应链传染,最后基于政府和企业视角提出债务风险防控建议。
专利合作
网络
结构特征对企业探索式创新的影响——以航空装备制造企业为例
作者:
祝建辉
宁昊天
尤俊锐
来源:
科技管理研究
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
社会网络分析
探索式创新
专利合作网络
知识基础
描述:
以航空装备制造企业为例,使用专利合作数据,通过社会
网络
分析方法和负二项回归分析研究专利合作
网络
结构特征对企业探索式创新的影响及知识基础在其中发挥的中介效应。研究结果表明度数中心度、结构洞与企业探索式
航空集群机载
网络
Failure-Oblivious路由策略
作者:
吕娜
潘颖
朱梦圆
陈坤
方宇
来源:
国防科技大学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
路由失效
图嵌入
Oblivious路由策略
航空集群
机载网络
描述:
路由随机失效问题。理论推导与仿真验证表明,该策略能够在保证
通信
时效性代价可控的基础上,降低航空集群机载
网络
路由失效风险。
航空气象服务网基于等保2.0的
网络
安全技术体系建设探讨
作者:
李岩
石磊
来源:
网络安全技术与应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
风险分析
网络安全技术
等保2.0
描述:
,明确航空气象服务网存在的安全问题,从
通信网络
安全、区域边界安全、计算环境安全和集中安全管控安全等方面提出安全能力提升建议。
双通道深度卷积神经
网络
的航空发动机剩余使用寿命预测方法
作者:
苗青林
张晓丰
高杨军
刘显光
秦丕胜
来源:
空军工程大学学报(自然科学版)
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度卷积神经网络
最大相关系数
双通道
剩余使用寿命
描述:
提出了一种基于双通道的深度卷积神经
网络
方法,用来预测航空发动机剩余使用寿命。该方法在传统卷积神经
网络
上,应用最大信息系数进行数据降维、卡尔曼滤波进行数据降噪;通过数据切片,将数据片标签设置为最后一个
航空集群机载
网络
Failure-Oblivious路由策略
作者:
吕娜
潘颖
朱梦圆
陈坤
方宇
来源:
国防科技大学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
路由失效
图嵌入
Oblivious路由策略
航空集群
机载网络
描述:
路由随机失效问题。理论推导与仿真验证表明,该策略能够在保证
通信
时效性代价可控的基础上,降低航空集群机载
网络
路由失效风险。
基于GAF-DenseNet
网络
的航空发动机虚假数据攻击检测
作者:
黄鹏程
陈丽丹
祁恬
张哲
马永良
高明
来源:
航空动力学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
格拉姆角场
C
MAPSS
虚假数据注入攻击
密集连接卷积网络
描述:
提出一种基于GAF-DenseNet
网络
的航空发动机系统遭受虚假数据攻击的机器学习检测方法。首先,基于美国国家航空和宇宙航行局的商用模块化航空推进系统仿真数据集(Commercial Modular
基于内嵌物理约束神经
网络
模型的航空发动机数字工程模型
作者:
林志富
肖洪
王占学
张晓博
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
特征处理
航空发动机
数字工程模型
性能参数预估
内嵌物理约束神经网络
描述:
相对误差和峰值相对误差均小于常规神经
网络
模型。在一定的模型规模下,基于架构的数字模型的峰值相对误差仅为常规神经
网络
模型的
1
/4。通过物理约束,克服了数据驱动模型对大数据的依赖,指导了神经
网络
层的超参数设置。
高职院校优秀
网络
文化作品培育机制研究——以成都航空职业技术学院为例
作者:
叶靖宇
来源:
文化学刊
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
高职院校
培育机制
网络文化作品
描述:
网络
已成为当前思想政治教育的主要阵地,学生通过参与
网络
文化作品的创作、接受和反馈来实现对
网络
文化的建设与吸收,并形成个体意识与价值判断,因此,
网络
文化作品是思想意识形态构建的集中体现和重要抓手。本文
基于两阶段迁移学习的Multi-scale SE-ResNet50深度卷积神经
网络
的多标签航空图像分类问题研究
作者:
刘乙萱
苏鑫
来源:
数学的实践与认识
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
ResNet50
航空图像分类
多标签
多尺度特征融合
迁移学习
描述:
ResNet50为核心的深度卷积特征提取
网络
.通过设计多尺度特征提取模块,增强模型对特征的细化能力;采取SENet与ResNet残差模块进行级联的方式在模型中嵌入通道注意力机制,强化对特征图中关键通道信息
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