关键词
基于CNN-Seq2Seq的航空发动机喘振诊断模型的研究
作者: 姚艳玲   袁化成   陆超   唐晓澜   黄爱华   来源: 测控技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 序列到序列   卷积神经网络   故障诊断   发动机喘振  
描述: 和价值。当前针对航空发动机喘振故障诊断的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题,在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上,使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器
基于改进候选区域网络的红外飞机检测
作者: 姜晓伟   王春平   付强   来源: 激光与红外 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 聚类   红外飞机   卷积神经网络   目标检测  
描述: 为较好地解决防空武器成像系统对空中红外飞机的检测问题。首先简要地概括了卷积神经网络的兴起和应用,其次在引入基于深度学习的目标检测模型Faster R-CNN的基础上,详细地介绍了经典K-means
基于改进候选区域网络的红外飞机检测
作者: 姜晓伟   王春平   付强   来源: 激光与红外 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 聚类   红外飞机   卷积神经网络   目标检测  
描述: 为较好地解决防空武器成像系统对空中红外飞机的检测问题。首先简要地概括了卷积神经网络的兴起和应用,其次在引入基于深度学习的目标检测模型Faster R-CNN的基础上,详细地介绍了经典K-means
卷积神经网络及其在航空视觉任务中的应用展望
作者: 漆昇翔   裘旭益   张伟   来源: 航空电子技术 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   计算机视觉   深度学习   航空航天  
描述:卷积神经网络的基本理论出发,介绍了几种经典卷积网络结构,并结合当前卷积神经网络在计算机视觉领域的应用现状,重点探讨了它在未来航空视觉相关任务系统中的应用前景,以及实施这些技术必须解决的若干问题,为未来航空装备智能化水平的进一步提升提供参考。
基于维修日志的飞机设备故障原因判别方法
作者: 王锐光   吴际   刘超   杨海燕   来源: 软件学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 维修日志   卷积神经网络   故障诊断   随机森林  
描述: 的故障诊断基本过程;其次,在传统的文本特征提取技术的基础上,基于领域内信息,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,简称CNN)的小样本文本特征提取方法,在样本量较少
基于维修日志的飞机设备故障原因判别方法
作者: 王锐光   吴际   刘超   杨海燕   来源: 软件学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 维修日志   卷积神经网络   故障诊断   随机森林  
描述: 的故障诊断基本过程;其次,在传统的文本特征提取技术的基础上,基于领域内信息,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,简称CNN)的小样本文本特征提取方法,在样本量较少
基于卷积神经网络迁移学习的飞机目标识别
作者: 杨予昊   孙晶明   虞盛康   来源: 现代雷达 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 小样本   卷积神经网络   飞机目标识别   迁移学习  
描述: 基于卷积神经网络迁移学习的飞机目标识别
基于卷积神经网络的航空影像城市建筑物分割
作者: 刘蝶   来源: 地理空间信息 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 建筑物   卷积神经网络   DenseNets   上采样  
描述: 对航空影像城市建筑物的分割方法进行了研究。基于DenseNets的密集连接结构,结合池化下采样和反卷积上采样方法,提出了一种新的图像语义分割方法。实验结果表明,新方法在模型参数大小、训练时间和平均交并比方面均优于Unet。预测图像更直观地体现了新方法的优势,城市建筑物分割得较为完整。
基于自适应粒子群优化的不平衡航空客户数据质量优化
作者: 姚雨虹   杨小兵   陈欣   来源: 厦门大学学报(自然科学版) 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 自适应粒子群   卷积神经网络   忠诚度预测   随机森林  
描述: 多数类优化样本子集,使用卷积神经网络(CNN)提取得到的平衡数据集特征,将自动得到的特征向量作为随机森林算法(RF)的输入,构建客户忠诚度预测模型。实验结果表明,本文方法预测性能优于其他预测模型,可以更好地预测客户忠诚度情况。
基于深层卷积神经网络电动飞机主驱动电机故障诊断方法
作者: 杨柏   关焕新   王森   杨亮   王鹤蓉   来源: 微电机 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   故障诊断   主驱动电机   残差模块  
描述: 为解决电动飞机主驱动电机故障诊断方法因电机结构复杂、信号非平稳与机械大数据等因素引起的诊断困难问题,提出了基于深层卷积神经网络的电动飞机主驱动电机故障诊断新方法。首先研究了SoftMax分类器判断
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