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根据【关键词:性能预测,航空发动机,剩余寿命,深度学习】搜索到相关结果 214 条
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基于YOLO架构的海上遇险航空器识别方法研究
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作者:
刘皓晨
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
tiny
深度学习
目标识别
YOLOv4
海上搜救
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描述:
基于YOLO架构的海上遇险航空器识别方法研究
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基于神经网络的涡桨航空发动机气路故障智能诊断研究
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作者:
高晋峰
来源:
湖南大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
长短期记忆网络
涡桨航空发动机
一维卷积神经网络
深度学习
气路故障诊断
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描述:
基于神经网络的涡桨航空发动机气路故障智能诊断研究
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稀疏驱动的航空发动机主轴承智能监测研究(英文)
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作者:
丁宝庆
武靖耀
孙闯
王诗彬
陈雪峰
李应红
来源:
Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
稀疏模型
变分自编码
智能监测
深度学习
航空发动机主轴承
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描述:
微弱特征提取是航空发动机健康监测与智能诊断的关键技术之一。本文针对航空发动机主轴承微弱故障智能监测难题,基于信号先验提出增强稀疏驱动的智能监测方法。通过分析经典凸稀疏诊断模型难以兼顾信号降噪与特征
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基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
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作者:
董永峰
仉长涛
汪鹏
冯哲
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
图像处理
目标检测
深度学习
Mask
RCNN算法
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描述:
光学遥感图像目标检测一直都是遥感领域研究的热点之一,但现有的检测方法对背景复杂且尺寸较小的目标检测准确率不高。针对以上问题,提出了一种以Mask-RCNN为基础框架的目标检测方法。该算法以ResNet50为特征提取网络并在此基础之上利用特征重用技术来更好地提取目标的语义特征,且针对不同类型的飞机尺寸比例不固定等特点,设计了一组更加合适的候选框尺度集合。实验结果证明,该方法与以往常用的检测算法相比在小物体检测上拥有更高的检测精度。
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时间域航空电磁激发极化参数正反演研究
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作者:
满开峰
来源:
吉林大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
激发极化效应
时间域航空电磁法
三维正反演
深度学习
交错网格有限差分
地球物理电磁勘探
Pearson相关性约束
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描述:
时间域航空电磁激发极化参数正反演研究
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基于数据驱动的终端区航空器异常行为检测
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作者:
陈丽晶
来源:
南京航空航天大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
正则化方法
数据驱动
航空器异常行为
深度学习
能量异常
机场终端区
轨迹异常
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描述:
基于数据驱动的终端区航空器异常行为检测
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基于深度学习的航空图像目标检测
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作者:
高子啸
来源:
中北大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
智能交通管理
图像处理
深度学习
无人机
YOLOv3
车辆检测
Tiny算法
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描述:
基于深度学习的航空图像目标检测
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基于LSTM的民航航线客运量和航班票价预测研究
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作者:
甘国育
来源:
昆明理工大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
时间序列
长短期记忆网络
注意力机制
深度学习
客运量
机票价格
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描述:
基于LSTM的民航航线客运量和航班票价预测研究
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一种基于级联神经网络的飞机检测方法
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作者:
王晓林
苏松志
刘晓颖
蔡国榕
李绍滋
来源:
智能系统学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
嵌入式设备
遥感图像
级联
卷积神经网络
两阶段
深度学习
飞机检测
由粗到细
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描述:
由于旋转角度多样性、极端的尺度差异的影响,遥感图像中的飞机检测目前仍存在挑战。为了解决旋转和尺度的问题,目前的策略是将现有的自然场景下的目标检测算法(如Faster R-CNN、SSD等)直接迁移到遥感图像中。这些算法的主干网络复杂,模型占用空间大,难以应用到低功耗和嵌入式设备中。为了在准确率不降低的情况下提高检测速度,本文提出了一个仅包含9层的卷积神经网络来解决飞机检测问题。该网络采用了由粗到细的策略,通过级联两个网络的方式减少计算开销。为了评估方法的有效性,我们建立了一个针对飞机检测的遥感数据集。实验结果表明,该方法超越了VGG16等复杂的主干网络,达到了接近主流检测方法的性能表现,同时显著降低了参数量并使检测速度提高了2倍以上。
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具有非线性支承的航空发动机整机动力学分析
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作者:
翁依柳
宋会英
来源:
第十八届全国非线性振动暨第十五届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议(NVND2021)
年份:
2021
文献类型 :
会议论文
关键词:
航空发动机
支承非线性
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描述:
具有非线性支承的航空发动机整机动力学分析
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