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根据【检索词:航空工业企业 学习型组织 学习树 学习力 领导力】搜索到相关结果 14546 条
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基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
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作者:
董永峰
仉长涛
汪鹏
冯哲
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
图像处理
目标检测
深度学习
Mask
RCNN算法
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描述:
基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
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飞行器强化学习多模在轨控制
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作者:
张英
韦闽峰
王世会
陶磊岩
曹健
张兴
来源:
西安电子科技大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
多模式
控制系统
飞行器
强化学习
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描述:
飞行器强化学习多模在轨控制
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民航直升机执照理论学习效果评估平台研建
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作者:
徐建华
李瑞
张韬
来源:
现代计算机(专业版)
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
学习效果
移动互联网
决策树
评估
直升机
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描述:
,平台采用决策树算法对采集的飞行学员经验值、单元测试和模拟考试成绩等数据进行综合评估。最后,平台上输出飞行学员学习效果的评估结果,为地面教员确定参加官方执照考试人选提供重要参考。实践证明,该平台评估为
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基于强化学习的航空零件复合材料缠绕机床运动优化方法
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作者:
向单奇
高嵩
杨建中
来源:
机械工程师
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
复合材料缠绕
轨迹优化
强化学习
六轴机床
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描述:
大型结构件自动铺缠是航空工业中重要的自动化工艺,这些结构件中存在曲率较大的加工区域,加工过程中产生的剧烈转角变化降低了实际加工速度,增加了加工时间。文中研究了一种针对六轴铺缠机床的优化方法,目的在于
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基于强化学习的航空零件复合材料缠绕机床运动优化方法
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作者:
向单奇
高嵩
杨建中
来源:
机械工程师
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
复合材料缠绕
轨迹优化
强化学习
六轴机床
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描述:
大型结构件自动铺缠是航空工业中重要的自动化工艺,这些结构件中存在曲率较大的加工区域,加工过程中产生的剧烈转角变化降低了实际加工速度,增加了加工时间。文中研究了一种针对六轴铺缠机床的优化方法,目的在于
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基于极限学习机的航空发电机旋转整流器快速故障分类方法研究
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作者:
崔江
唐军祥
张卓然
龚春英
王莉
来源:
中国电机工程学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
极限学习机
思维进化算法
航空发电机
旋转整流器
故障诊断
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描述:
参数,以获取优化的识别模型,并将其应用于AGRR的故障分类中,取得了很好的效果。仿真和实验结果表明,经过优化的极限学习机与现有分类方法相比,具有很好的诊断性能和较高的分类速度。因此,该方法适合用于航空发电机旋转整流器的故障快速诊断和定位。
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基于改进差分时域特征和深度学习优化的航空发动机剩余寿命预测算法
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作者:
高峰
曲建岭
袁涛
高峰娟
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
长短时记忆网络
寿命预测
深度学习
差分时域特征
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描述:
实现航空发动机剩余寿命的准确预测对于保证飞行安全和提高维修效率具有重要意义,但现有的预测算法往往只是浅层结构,且对各传感器参数之间的相互关系缺乏关联性考虑,限制了对发动机参数信息的深度挖掘。在深度
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基于序贯博弈多智能体强化学习的综合模块化航空电子系统重构方法
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作者:
张涛
张文涛
代凌
陈婧怡
王丽
魏倩茹
来源:
电子学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
策略梯度
综合模块化航空电子系统
蒙特卡洛树搜索
重构
序贯博弈
多智能体强化学习
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描述:
重构蓝图是其难点.针对该问题,本文提出一种基于序贯博弈多智能体强化学习的综合模块化航空电子系统重构方法 .该方法引入序贯博弈模型,将因受故障影响而需要迁移重构的应用软件定义为博弈中的智能体,根据应用软件
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把握住“四个维度” 处理好“四个关系”——学习研究《“十四五”民用航空安全生产专项规划》体会
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作者:
姜兰
杨志东
刘磊
来源:
民航管理
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
四个维度
《“十四五”民用航空安全生产专项规划》
专项规划
民用航空安全
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描述:
2022年3月1日中国民用航空局(以下简称“民航局”)印发的《“十四五”民用航空安全生产专项规划》,是民航局“1+7+13”规划体系的重要组成部分,也是13个专项规划中的第一个规划,阐明了未来一段时间民航安全生产工作的总体方略和重点任务,地位十分重要。
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基于深度学习的航司航空发动机智能损伤检测一体化解决方案
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作者:
王锦申
黄旭
万夕里
来源:
航空维修与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
损伤检测
编码器
发动机
目标检测
深度学习
一体化解决方案
神经网络
在线计数
孔探检测
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描述:
航空发动机作为飞机的关键部件,其损伤诊断和维护是保障飞机飞行安全的核心任务。目前,通过人工的定期孔探检测开展检查和维护工作,既费时又容易出错。为此,本文给出了融合上下文编码的神经网络深度学习框架