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根据【关键词:
主成分分析,支持向量机,特征提取,曲线离散,点云分割,误差分析
】搜索到相关结果
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关键词
基于
特征提取
的航空发动机滚动轴承故障诊断
作者:
周卓峰
刘伟
喻鸣
来源:
内燃机与配件
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
特征提取
深度信念网络
机器学习
故障诊断
旋转机械
描述:
特征提取
的滚动轴承故障诊断方法,通过
特征提取
获得更全面数据信息,再将深度信念网络模型用于信号识别,全方位反映航空发动机滚动轴承的运行状态。经实验验证,DBN模型在噪声环境下的平均准确率可达99%以上,具有较强的抗噪能力。
通用航空森林消防救援数据适配性
特征提取
作者:
潘卫军
覃莉茹
骆晨
黄园晶
来源:
中国安全科学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
多机型
通用航空森林消防救援
适配性
特征提取
贝叶斯估计
救援派遣决策
描述:
特征种类;基于朴素贝叶斯估计和高斯贝叶斯估计探究不同火场特征组合的
特征提取
效果。结果表明:火场距离参数计算方法能够有效表达多个距离特征,其参与构成的火场特征组合在数据集分类失衡情况下对结果影响较小
航空发动机故障诊断中孔探图像
特征提取
技术应用研究
作者:
张勇
来源:
国防科学技术大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
自动测量
特征提取
航空发动机
故障诊断
图像处理
孔探技术
描述:
了孔探图像
特征提取
技术在航空发动机故障诊断中的应用研究,设计了航空发动机快速故障诊断系统,主要内容包括:
1
、在广泛、深入的调研基础上,介绍了××航空发动机的组成及工作原理,总结、归纳、分析了发动机
航空发动机故障预报及状态监控关键技术研究
作者:
孙颖洁
来源:
北京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
特征提取
信息融合
发动机
故障预报
神经网络
OSA
CBM
描述:
一部分的解决方案和思路,并对具体关键技术进行了探讨和研究;本文针对反映发动机工作状态的各类传感器信号,在研究现有的
特征提取
算法理论的基础上,提出了一种新的
特征提取
算法,有效地完成了对大量信号的
特征提取
航空遥感影象线状地物与房屋的自动提取
作者:
胡翔云
来源:
武汉大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
最小二乘模板匹配
特征提取
自动提取
人机协同
道路网
概率模型
感知编组
描述:
该文的主要研究内容集中在三个方面:以模板匹配为代表的简单有效的
特征提取
(检测)方法、感知编组的中级处理在地物(半)自动提取中的应用、基于最小二乘平差模型的目标提取和精确定位.从半自动的提取的人机协同策略到完全自动的道路网解译、从二维信息的提取到直接提取
航空发电机旋转整流器
特征提取
技术研究
作者:
冯赛
来源:
南京航空航天大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
特征提取
数字信号处理器
航空发电机
旋转整流器
小波包分解
动态快速傅里叶变换
描述:
航空发电机旋转整流器
特征提取
技术研究
基于改进SSD的航空发动机目标缺陷检测
作者:
陈为
梁晨红
来源:
第30届中国过程控制会议(CPCC 2019)
年份:
2019
文献类型 :
会议论文
关键词:
数据集
特征提取
卷积神经网络
凸台检测
SSD模型
聚类分析
描述:
基于改进SSD的航空发动机目标缺陷检测
航空航天薄壁件铣削过程加工状态监测研究进展
作者:
岳彩旭
周天祥
秦怡源
王乐
胡德生
来源:
航空制造技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
数字孪生
航空航天薄壁件
铣削颤振
刀具磨破损
铣削变形
描述:
处理、
特征提取
和特征融合。归纳了学者们在薄壁件加工过程中对刀具磨破损、铣削颤振、铣削变形等具体状态监测的研究进展。基于数字孪生技术,构建了面向薄壁件铣削加工状态监测的优化系统。最后,根据现阶段本领域发展状况对薄壁件铣削加工状态监测进行了展望。
国际航空网络与国际关系网络的
特征提取
及关联分析
作者:
秦昆
张凯
阮建平
卢宾宾
邢玲丽
叶茹琪
喻雪松
周扬
刘东海
秦育罗
来源:
同济大学学报(自然科学版)
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
社会网络
特征提取
国际关系网络
关联分析
国际航空网络
复杂网络
描述:
国际关系为边,并嵌入地理空间,构建地理多元流网络,提取其时空特征,并分析其关联关系,分析和探索国际关系网络与国际航空网络间的关系和相互影响。利用20
1
3—2022年
1
0年的OAG (官方航线指南)数据
基于
特征提取
的航空发动机滚动轴承故障诊断
作者:
周卓峰
刘伟
喻鸣
来源:
内燃机与配件
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
特征提取
深度信念网络
机器学习
故障诊断
旋转机械
描述:
特征提取
的滚动轴承故障诊断方法,通过
特征提取
获得更全面数据信息,再将深度信念网络模型用于信号识别,全方位反映航空发动机滚动轴承的运行状态。经实验验证,DBN模型在噪声环境下的平均准确率可达99%以上,具有较强的抗噪能力。
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