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- 基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 张加劲 来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 卷积神经网络 剩余寿命 双向长短期记忆网络
- 描述： 航空发动机作为飞机的主要动力源，其可靠性是保证飞机安全的关键。剩余使用寿命预测对于提高航空发动机的可用性和降低其寿命周期成本具有重要意义。针对现有的预测算法存在对航空发动机多维数据特征提取不足的问题
- 基于字符与单词嵌入的航空安全命名实体识别
- 作者： 孙安亮 时宏伟 王金策 来源： 计算机技术与发展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 条件随机场 命名实体识别 双向长短期记忆网络 航空安全
- 描述： 实体，F1值相对现有方法提升了2.22%。实验结果表明，增加字符粒度的嵌入并且使用CNN获取全局特征可以有效提高航空安全领域命名实体识别效果。
- 基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法
- 作者： 刘月峰 张小燕 郭威 边浩东 何滢婕 来源： 计算机应用 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 卷积神经网络 剩余使用寿命 双向长短期记忆网络
- 描述： 的路径提取特征：1）将原始数据的均值和趋势系数输入至全连接网络；2）将原始数据输入双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络，并采用注意力机制处理得到的特征；3）使用注意力机制处理原始数据，并将加权特征输入
- 基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 张加劲 来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 卷积神经网络 剩余寿命 双向长短期记忆网络
- 描述： 航空发动机作为飞机的主要动力源，其可靠性是保证飞机安全的关键。剩余使用寿命预测对于提高航空发动机的可用性和降低其寿命周期成本具有重要意义。针对现有的预测算法存在对航空发动机多维数据特征提取不足的问题
- 基于字符与单词嵌入的航空安全命名实体识别
- 作者： 孙安亮 时宏伟 王金策 来源： 计算机技术与发展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 条件随机场 命名实体识别 双向长短期记忆网络 航空安全
- 描述： 实体，F1值相对现有方法提升了2.22%。实验结果表明，增加字符粒度的嵌入并且使用CNN获取全局特征可以有效提高航空安全领域命名实体识别效果。
- 基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法
- 作者： 刘月峰 张小燕 郭威 边浩东 何滢婕 来源： 计算机应用 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 卷积神经网络 剩余使用寿命 双向长短期记忆网络
- 描述： 的路径提取特征：1）将原始数据的均值和趋势系数输入至全连接网络；2）将原始数据输入双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络，并采用注意力机制处理得到的特征；3）使用注意力机制处理原始数据，并将加权特征输入
- 基于云模型及粗糙集的民航主数据识别方法
- 作者： 李国 张亚 王怀超 来源： 计算机工程与设计 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 模糊性 不确定性 粗糙集 主数据 云模型
- 描述： 针对民航主数据识别指标的模糊性与不确定性特点及权重确定缺乏客观性的问题,提出一种基于云模型及粗糙集的民航主数据识别方法。根据民航主数据的特点,选取最具代表性的7个识别指标并将其划分为5个等级;利用
- 基于云模型及粗糙集的民航主数据识别方法
- 作者： 李国 张亚 王怀超 来源： 计算机工程与设计 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 模糊性 不确定性 粗糙集 主数据 云模型
- 描述： 针对民航主数据识别指标的模糊性与不确定性特点及权重确定缺乏客观性的问题,提出一种基于云模型及粗糙集的民航主数据识别方法。根据民航主数据的特点,选取最具代表性的7个识别指标并将其划分为5个等级;利用