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- 基于贝叶斯深度学习模型的飞行员脑疲劳检测
- 作者： 仇峰 来源： 2020中国自动化大会(CAC2020) 年份： 2020 文献类型 ： 会议论文 关键词： 贝叶斯深度学习 变分推断 脑功率图谱 疲劳检测
- 描述： 基于贝叶斯深度学习模型的飞行员脑疲劳检测
- 基于LSTM-DBN的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 李京峰 陈云翔 项华春 蔡忠义 来源： 系统工程与电子技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短时记忆网络 健康指标 深度置信网络 剩余寿命预测
- 描述： 针对航空发动机剩余寿命预测中多传感器监测数据维度高、规模大以及时间序列信息考虑不充分等问题,提出一种融合长短时记忆网络和深度置信网络的剩余寿命预测方法。首先,利用长短时记忆网络分别对单一传感器进行时间序列预测;其次,将预测结果整合输入到深度置信网络进行健康指标提取;再次,结合健康指标预测曲线和失效阈值得到剩余寿命预测结果;最后,利用商用模块化航空推进系统仿真数据集开展实验并与已有方法进行对比分析,验证了该方法的可行性和有效性。
- 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： 航空业的竞争愈发激烈，高效且准确的客户忠诚度预测模型有利于提高企业竞争力。针对航空数据集存在严重分类不平衡、特征维度多等问题，提出了客户忠诚度预测模型。该模型基于自适应粒子群优化算法（APSO）得到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分类器判断故障类型问题。其次研究了卷积神经网络结构中激活函数对模型诊断结果准确率的影响,利用残差模块提高了深度卷积神经网络模型的准确率。Python仿真表明:在同等条件下卷积神经网络电动飞机主驱动电机故障诊断的准确率和运行时间都优于SDAE、ASPNN。
- 基于深度卷积神经网络的肝脏超声标准切面识别与分类方法
- 作者： 刘泽凡 来源： 华侨大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 肝脏超声标准切面 卷积神经网络 分类算法
- 描述： 基于深度卷积神经网络的肝脏超声标准切面识别与分类方法
- 基于深度学习的直升机航空大地电磁数据反演研究
- 作者： 曹飞翔 来源： 河南理工大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络 直升机航空大地电磁 深度学习 倾子
- 描述： 基于深度学习的直升机航空大地电磁数据反演研究