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- 深度卷积网络在航空高光谱岩性识别中的应用——以塔木素铀矿床北部地区为例
- 作者： 张川 易敏 童勤龙 叶发旺 徐清俊 李泊凇 来源： 世界核地质科学 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 深度学习 航空高光谱遥感 岩性识别
- 描述： 岩矿信息识别是高光谱遥感在地质勘探领域的主要应用方向。传统高光谱遥感方法尽管在矿物识别中取得了良好效果，但对于岩性识别存在瓶颈。深度学习是当前人工智能领域的研究热点，卷积神经网络是适用于图像识别
- 基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
- 作者： 王捷 周迪 左洪福 陆扬 来源： 计算机与数字工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短时记忆神经网络 卷积神经网络 深度学习 民航安全 文本分析
- 描述： 安全是民航业的核心主题，非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度，论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型，用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较，在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明，所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率，对于不平衡数据样本，具有最稳定的分类性能。
- 基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
- 作者： 王捷 周迪 左洪福 陆扬 来源： 计算机与数字工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短时记忆神经网络 卷积神经网络 深度学习 民航安全 文本分析
- 描述： 安全是民航业的核心主题，非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度，论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型，用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较，在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明，所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率，对于不平衡数据样本，具有最稳定的分类性能。
- 基于特征融合的航空遥感图像目标检测深度学习方法研究
- 作者： 仵晨伟. 来源： 西安理工大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制 特征融合 卷积神经网络 目标检测 深度学习 航空遥感图像
- 描述： 基于特征融合的航空遥感图像目标检测深度学习方法研究
- 基于特征融合的航空遥感图像目标检测深度学习方法研究
- 作者： 仵晨伟. 来源： 西安理工大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制 特征融合 卷积神经网络 目标检测 深度学习 航空遥感图像
- 描述： 基于特征融合的航空遥感图像目标检测深度学习方法研究
- 改进注意力机制的航空发动机试验转子系统智能故障诊断
- 作者： 伍济钢 文港 杨康 来源： 振动与冲击 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 卷积神经网络 故障诊断 航空发动机转子
- 描述： 不同尺度的卷积评分解决现有空间注意力机制对航空发动机转子故障空间信息提取能力不足的问题；将二者结合构建改进的通道空间注意力机制模块，再导入一维卷积神经网络中构建改进注意力机制的一维卷积神经网络完成
- 航空器着陆跑道占用时间预测模型研究
- 作者： 李颖哲. 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： QAR数据 卷积神经网络 麻雀搜索算法 航空器着陆跑道占用时间
- 描述： 航空器着陆跑道占用时间预测模型研究
- 航空器着陆跑道占用时间预测模型研究
- 作者： 李颖哲. 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： QAR数据 卷积神经网络 麻雀搜索算法 航空器着陆跑道占用时间
- 描述： 航空器着陆跑道占用时间预测模型研究