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首页>
根据【关键词:
卷积神经网络,长短时记忆网络,深度收缩稀疏自编码络,疲劳状态识别,脑功率图谱
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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:
发动机上的多传感器试验数据对模型进行实验,实验结果表明该模型在显著降低模型大小和计算量的同时,在精确率、召回率及F
1
Score上仍然获得了94.3%、92.1%、93.2%的表现,同时单次预测耗时仅需2 ms。
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:
发动机上的多传感器试验数据对模型进行实验,实验结果表明该模型在显著降低模型大小和计算量的同时,在精确率、召回率及F
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Score上仍然获得了94.3%、92.1%、93.2%的表现,同时单次预测耗时仅需2 ms。
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