区域筛选与多级特征判别相结合的PolSAR图像飞机目标检测

作者： 韩萍   宋厅华   来源： 中国图象图形学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： PolSAR图像   功率差异度   匀质性   飞机目标检测   区域筛选   极化交叉熵  

描述： 。结果利用美国NASA实验室的AIRSAR和UVASAR系统采集的Half-Moon-Bay、Kahului及Kona地区的实测数据进行实验,并与其他方法进行了对比。在实验1中,本文方法和对比方法均能准确

遥感图像飞机目标检测与分类算法研究

作者： 方力   来源： 华中科技大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 总和池化特征   飞机目标分类   地面采样间隔   YOLT   VGG   飞机目标检测  

描述： 遥感图像飞机目标检测与分类算法研究

基于机场区域精细分割和深度学习的高分辨SAR图像飞机目标检测算法研究

作者： 李梦雅   来源： 西安电子科技大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络   机场区域分割   辅助分类器生成对抗网络   飞机目标检测   高分辨SAR图像   候选区域提议网络  

描述： 基于机场区域精细分割和深度学习的高分辨SAR图像飞机目标检测算法研究

基于特征分类的PolSAR飞机目标检测方法研究

作者： 周波   来源： 中国民航大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： PolSAR图像   二分类   散射特性   异化散射功率   飞机目标检测   环境特征  

描述： 基于特征分类的PolSAR飞机目标检测方法研究

基于迁移学习的民航发动机小样本故障诊断

作者： 付松   钟诗胜   林琳   张永健   来源： 计算机集成制造系统 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 民航发动机   支持向量机   小样本   深度自编码器   故障诊断   迁移学习  

描述： 为解决民航发动机故障诊断面临的故障样本不足问题，提出了一种基于深度自动编码器(deep auto-encoder, DAE)迁移学习的小样本故障诊断方法。在该方法中，首先利用大量的正常样本对DAE进行训练，建立发动机状态特征提取模型；然后将该特征提取模型迁移到具有少量数据的发动机故障样本中，并对这些故障样本进行特征提取；最后利用支持向量机（support vector machine, SVM）实现小样本分类。另外，为了使DAE能够学习到更具有代表性的深度特征，利用重构误差评估不同隐藏层神经元节点数下的单个自动编码器(Auto-Encoder, AE)特征提取能力，进而通过单个AE特征提取能力对DAE隐藏层的神经元节点数进行了优化。以某航空公司的CFM56-7B系列发动机的实际飞行历史数据验证了所提出的故障诊断方法的有效性。

面向航空公司的航线客流量预测方法研究

作者： 孙媛媛   来源： 中国民航大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： BP神经网络   航线网络   特征分析   平均折扣率   迁移学习   航线客流量预测   不同时段  

描述： 面向航空公司的航线客流量预测方法研究

疲劳约束下航空发动机涡轮盘结构优化设计

作者： 黄协思   来源： 电子科技大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 双向渐进结构优化   蠕变   不确定性   高压涡轮盘   迁移学习   拓扑优化   疲劳  

描述： 疲劳约束下航空发动机涡轮盘结构优化设计

基于深度特征的民航发动机气路异常检测方法研究

作者： 罗辉   来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 民航发动机   气路异常检测   领域自适应   深度特征   深度学习   迁移学习  

描述： 基于深度特征的民航发动机气路异常检测方法研究

基于深度迁移学习的航空发动机滚动轴承故障智能诊断

作者： 张向阳   来源： 南京航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 滚动轴承   航空发动机   卷积神经网络   机匣   深度学习   迁移学习   智能诊断  

描述： 基于深度迁移学习的航空发动机滚动轴承故障智能诊断

基于循环神经网络的民航陆空通话语音识别研究

作者： 邓鑫瑞   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 双向门控循环单元   数据增强   陆空通话   双向长短时记忆   迁移学习   双向循环神经网络  

描述： 基于循环神经网络的民航陆空通话语音识别研究