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根据【检索词:
GRU
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中国科学:技术科学
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航空计算技术
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机床与液压
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长江信息通信
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中国机械
(2)
空军工程大学学报
(2)
航空学报
(1)
关键词
基于改进
GRU
的航空发动机剩余寿命预测
作者:
车畅畅
王华伟
倪晓梅
付强
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
时间序列预测
性能退化分析
GRU神经网络
剩余寿命预测
描述:
针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进
GRU
(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型。模型具有多层的
GRU
神经网络,将
基于数据融合与
GRU
的航空发动机剩余寿命预测
作者:
李路云
王海瑞
朱贵富
来源:
空军工程大学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
维纳过程
航空发动机
寿命预测
自助法
门控循环单元
多源传感器数据融合
描述:
构造一维复合健康指标;然后,利用Bootstrap方法对一维复合健康指标进行有放回抽样,获取n组发动机退化特征样本;最后,利用一维复合健康指标和n组发动机退化特征样本构建“n+
1
”个基于
GRU
基于改进
GRU
的航空发动机剩余寿命预测
作者:
车畅畅
王华伟
倪晓梅
付强
来源:
航空计算技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
时间序列预测
性能退化分析
GRU神经网络
剩余寿命预测
描述:
针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进
GRU
(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型。模型具有多层的
GRU
神经网络,将
基于数据融合与
GRU
的航空发动机剩余寿命预测
作者:
李路云
王海瑞
朱贵富
来源:
空军工程大学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
维纳过程
航空发动机
寿命预测
自助法
门控循环单元
多源传感器数据融合
描述:
构造一维复合健康指标;然后,利用Bootstrap方法对一维复合健康指标进行有放回抽样,获取n组发动机退化特征样本;最后,利用一维复合健康指标和n组发动机退化特征样本构建“n+
1
”个基于
GRU
基于改进
GRU
的航空发动机剩余寿命预测
作者:
车畅畅
王华伟
倪晓梅
付强
来源:
航空计算技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
学习型工厂
思考与实践
高技能人才培养模式
技师学院
发动机部件
综合职业能力
发动机装配
高技能人才培训
描述:
针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进
GRU
(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型。模型具有多层的
GRU
神经网络,将
基于改进
GRU
的航空发动机剩余寿命预测
作者:
车畅畅
王华伟
倪晓梅
付强
来源:
航空计算技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
学习型工厂
思考与实践
高技能人才培养模式
技师学院
发动机部件
综合职业能力
发动机装配
高技能人才培训
描述:
针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进
GRU
(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型。模型具有多层的
GRU
神经网络,将
基于
GRU
+DNN数据驱动的航空发动机故障诊断
作者:
张绍懿
薛广宇
来源:
中国机械
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
数据驱动
航空发动机
故障诊断
GRU+DNN
描述:
基于
GRU
+DNN数据驱动的航空发动机故障诊断
基于
GRU
+DNN数据驱动的航空发动机故障诊断
作者:
张绍懿
薛广宇
来源:
中国机械
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
数据驱动
航空发动机
故障诊断
GRU+DNN
描述:
基于
GRU
+DNN数据驱动的航空发动机故障诊断
基于Bi
GRU
-Attention改进的航空设备故障知识图谱构建
作者:
陈勇刚
刘康妮
王帅
来源:
航空学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
双向门控循环神经网络
故障诊断
航空设备故障
知识图谱
描述:
双向门控循环神经网络(Bi
GRU
)对知识抽取模型进行优化与改进。通过专家经验设计知识图谱的本体,在此基础上明确知识图谱中实体和关系类型。随后,利用BIO标注的故障文本语料训练Bi
GRU
基于
GRU
模型的高机动试飞航空器轨迹预测方法研究
作者:
张会英
彭曼
杨地
来源:
长江信息通信
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
轨迹预测
防相撞
门控循环神经网络
描述:
文章利用注意力机制提取试飞运动轨迹数据中的有效信息,采用门控循环神经网络(Gated Recurrent Neural Network,
GRU
)模型处理时序问题,提出了一种高机动试飞航空器实时多步
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