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根据【关键词:
卷积神经网络,深度学习,ResNetINV网络,航空电磁反演
】搜索到相关结果
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关键词
基于计算机视觉的飞机维护检查系统算法设计与开发
作者:
程野.
来源:
山东大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
YOLOv7
tiny
目标检测
深度学习
飞机维护检查
模型轻量化
描述:
基于计算机视觉的飞机维护检查系统算法设计与开发
基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
基于计算机视觉的飞机维护检查系统算法设计与开发
作者:
程野.
来源:
山东大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
YOLOv7
tiny
目标检测
深度学习
飞机维护检查
模型轻量化
描述:
基于计算机视觉的飞机维护检查系统算法设计与开发
基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
基于SW/YOLO模型的航空发动机叶片损伤实时检测
作者:
何宇豪
曹学国
刘信良
蒋浩坤
王静秋
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
实时检测
叶片损伤
深度学习
目标检测
孔探检测
描述:
,有利于较小损伤区域的检测,如烧蚀损伤,平均精度提高了8.
1
%。最后,通过与YOLOv5,Faster R/CNN,SSD模型的对比实验,结果表明SW/YOLO模型的平均精度均值分别提高了7%,6.2%,6.3%,检测速度满足实时检测需求,有利于提高航空发动机孔探检测的自动化和智能化水平。
基于
深度学习
的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究
作者:
王栋欢
肖洪
吴丁毅
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
涡轮叶片
射线图像
深度学习
射线检测
缺陷检测
描述:
,采用9次裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法扩充样本数据,在此基础上进行了模型训练与测试。结果表明,针对完整涡轮叶片,建立的缺陷检测模型在0.5的置信度阈值下可获得96.7%的平均查准率和9
1
基于计算机视觉的飞机维护检查系统算法设计与开发
作者:
程野.
来源:
山东大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
YOLOv7
tiny
目标检测
深度学习
飞机维护检查
模型轻量化
描述:
基于计算机视觉的飞机维护检查系统算法设计与开发
基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
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