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根据【关键词:心电信号,飞行安全,多任务学习,心理风险因素,样本不均衡】搜索到相关结果 558 条
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飞行员心理风险因素识别与评估方法研究
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作者:
吴皓珲.
来源:
电子科技大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
心电信号
飞行安全
多任务学习
心理风险因素
样本不均衡
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描述:
飞行员心理风险因素识别与评估方法研究
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飞行员心理风险因素识别与评估方法研究
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作者:
吴皓珲.
来源:
电子科技大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
心电信号
飞行安全
多任务学习
心理风险因素
样本不均衡
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描述:
飞行员心理风险因素识别与评估方法研究
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多生理信号融合的飞行员脑力负荷分类研究
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作者:
薛金娜
王长元
吴恭朴
来源:
西安工业大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
脑力负荷
心电信号
脑电信号
多头注意力机制
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描述:
为了解决飞行员脑力负荷状态分类的问题,采用了结合多头注意力机制的神经网络模型,将脑电信号、心电信号和肌电信号进行多模态数据融合,得到了高效的飞行员脑力负荷分类决策模型。研究结果证实了融合多生物电
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基于心电信号的飞行员应激评价模型的研究
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作者:
邵舒羽
周前祥
李鸣皋
李淮涌
单超
来源:
中国科学:生命科学
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
心电信号
评价模型
飞行员
应激
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描述:
本文基于教练机飞行员训练期间的心电信号,以人体瞬间应激水平为评价依据,通过采集特殊的飞行作业期间的飞行员的心电信号,计算心率以及心率变异性的相关指标,对个体产生瞬间应激的心电信号进行心率相关指标分析
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基于心电信号的飞行员应激评价模型的研究
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作者:
邵舒羽
周前祥
李鸣皋
李淮涌
单超
来源:
中国科学:生命科学
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
心电信号
评价模型
飞行员
应激
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描述:
本文基于教练机飞行员训练期间的心电信号,以人体瞬间应激水平为评价依据,通过采集特殊的飞行作业期间的飞行员的心电信号,计算心率以及心率变异性的相关指标,对个体产生瞬间应激的心电信号进行心率相关指标分析
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基于多任务学习图卷积模型的航空网络节点分类
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作者:
樊成
王布宏
田继伟
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
图神经网络
节点分类
多任务学习
航空网络
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描述:
节点分类模型,该模型在图卷积网络的基础上,引入多任务学习及自适应加权策略,将“节点—节点相关性”作为辅助任务加入模型的训练过程中,并根据训练情况自适应分配各任务权重。3个不同规模的航空网络数据集中的仿真实验表明本文所提模型的性能优于现有的图卷积模型,为图卷积在航空网络节点分类方向的应用提供了思路。
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基于多任务学习图卷积模型的航空网络节点分类
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作者:
樊成
王布宏
田继伟
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
图神经网络
节点分类
多任务学习
航空网络
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描述:
节点分类模型,该模型在图卷积网络的基础上,引入多任务学习及自适应加权策略,将“节点—节点相关性”作为辅助任务加入模型的训练过程中,并根据训练情况自适应分配各任务权重。3个不同规模的航空网络数据集中的仿真实验表明本文所提模型的性能优于现有的图卷积模型,为图卷积在航空网络节点分类方向的应用提供了思路。
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基于多任务学习图卷积模型的航空网络节点分类
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作者:
樊成
王布宏
田继伟
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
图神经网络
节点分类
多任务学习
航空网络
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描述:
节点分类模型,该模型在图卷积网络的基础上,引入多任务学习及自适应加权策略,将“节点—节点相关性”作为辅助任务加入模型的训练过程中,并根据训练情况自适应分配各任务权重。3个不同规模的航空网络数据集中的仿真实验表明本文所提模型的性能优于现有的图卷积模型,为图卷积在航空网络节点分类方向的应用提供了思路。
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基于多任务学习图卷积模型的航空网络节点分类
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作者:
樊成
王布宏
田继伟
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
图神经网络
节点分类
多任务学习
航空网络
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描述:
节点分类模型,该模型在图卷积网络的基础上,引入多任务学习及自适应加权策略,将“节点—节点相关性”作为辅助任务加入模型的训练过程中,并根据训练情况自适应分配各任务权重。3个不同规模的航空网络数据集中的仿真实验表明本文所提模型的性能优于现有的图卷积模型,为图卷积在航空网络节点分类方向的应用提供了思路。
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基于时序多任务学习的航空发动机寿命预测与状态评估
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作者:
万安平
彭帅
王景霖
单添敏.
来源:
第15届全国转子动力学学术大会摘要集
年份:
2023
文献类型 :
会议论文
关键词:
发动机寿命
多任务学习
GRU
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描述:
<正>航空发动机寿命预测与状态评估任务具有一定的关联性,传统的针对独立任务采取独立建模的方法割裂了两者之间的关联,任务独立分析取得的效果不佳,对此,提出一套基于改进时序多任务学习MMoE-GRU